Évaluation des risques pour le soutien : Outil de prévision de la vie des aînés dans la communauté (RESPECT) (RESPECT)

ABSTRAIT

Introduction : Les personnes âgées vivant dans la communauté ont souvent de multiples problèmes de santé chroniques et des déficiences fonctionnelles. Un défi pour les fournisseurs de soins de santé travaillant dans la communauté est le manque d'outil prédictif qui peut être appliqué au large éventail de risques de mortalité observés et qui peut être utilisé pour éclairer la planification des soins.

Objectif : Élaborer un modèle de prédiction du risque de mortalité pour les personnes âgées en milieu de soins à domicile. L'algorithme final sera mis en œuvre sous la forme d'un calculateur Web pouvant être utilisé par les personnes âgées nécessitant des soins, ainsi que par leurs soignants formels et informels.

Conception : Étude de cohorte ouverte utilisant les données de l'Instrument d'évaluation des résidents pour les soins à domicile (RAI-HC) en Ontario, au Canada, du 1er janvier 2007 au 31 décembre 2013.

Participants : La cohorte de dérivation sera composée d'environ 437 000 bénéficiaires de soins à domicile du 1er janvier 2007 au 31 décembre 2012. Une cohorte de validation à échantillon divisé comprendra environ 122 000 bénéficiaires du 1er janvier au 31 décembre 2013.

Principaux critères de jugement : survie prédite à partir du moment de l'évaluation RAI-HC. Tous les décès (N ≈ 245 000) seront déterminés par couplage avec les registres provinciaux de l'état civil.

Analyse statistique : La régression des risques proportionnels sera estimée après évaluation des hypothèses. Les prédicteurs comprendront les caractéristiques sociodémographiques, le soutien social, les problèmes de santé, l'état fonctionnel, la cognition, les symptômes de déclin et l'utilisation antérieure des soins de santé. Les performances du modèle seront évaluées pour les risques prédits sur 6 et 12 mois, y compris les mesures d'étalonnage (par exemple, les tracés d'étalonnage) et la discrimination (par exemple, les statistiques c). L'algorithme final sera généré en combinant les données de développement et de validation.