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Enregistrement W115172967 · doi:10.1177/082585971102700203

Resource Use and costs of End-Of-Life/Palliative Care: Ontario Adult Cancer Patients Dying during 2002 and 2003

2011· article· en· W115172967 sur OpenAlexafffundabout
Hugh Walker, Mark Anderson, Farah Farahati, Doris Howell, S. Lawrence Librach, Amna Husain, Jonathan Sussman, Raymond Viola, Rinku Sutradhar, Lisa Barbera

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesEngineers Without Borders CanadaMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Mots-clésPalliative careMedicineChristian ministryCancerEnd-of-life careHealth careCancer registryFamily medicineEmergency medicineGerontologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to estimate the direct medical cost of end-of-life and palliative (EOL/PAL) care for cancer patients during the last six months of their lives--or, during the period from diagnosis to death, if briefer--in 2002 and 2003, in Ontario, Canada. A linkage of cancer registry and administrative data is used to determine the costs of health care resources used during the EOL/PAL care period. Costs are analyzed by cancer diagnosis, location of death, and type of service. The total Ontario Ministry of Health-funded cost of EOL/PAL care for cancer patients is estimated to be about CAD$544 million per year, with an average per patient cost of about $25,000 in 2002-2003. Our results suggest that acute care consumes 75 percent of EOL/PAL funding and that only a small proportion of health care services used by EOL/PAL care cancer patients is likely to be formal palliative care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations67
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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