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Enregistrement W102546209 · doi:10.1177/082585970602200103

Indicators of Poor Quality End-of-Life Cancer Care in Ontario

2006· article· en· W102546209 sur OpenAlexafffundabout
Lisa Barbera, Lawrence Paszat, Carole Charter

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCancer Care OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicinePalliative careCohortEnd-of-life careCancerQuality of life (healthcare)Intensive care unitEmergency medicineOddsCancer registryCohort studyHealth careOdds ratioFamily medicineGerontologyIntensive care medicineLogistic regressionNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study measures the proportion of cancer patients in Ontario, Canada, with intensive care unit (ICU) admissions, emergency room (ER) visits, or chemotherapy in the last two weeks of life. We used the Ontario Cancer Registry to identify a cohort of cancer patients who died in 2001. These cases were then linked to administrative sources of data to measure each indicator, and to describe the associated clinical and health service factors. In the cohort, 27% had at least one ER visit and 5% had an ICU visit in the last two weeks of life. Of those who received chemotherapy in the last six months, 16% received chemotherapy in the last two weeks of life. Receiving a home care visit in the last six months of life, or a physician house call or a palliative care assessment in the last two weeks of life was consistently associated with decreased odds of each of the indicators. Our results indicate that a significant proportion of Ontario cancer patients have indicators of poor quality end-of-life care. Certain health care factors may influence these indicators.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations228
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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