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Enregistrement W1500612359 · doi:10.1002/cncr.29485

Impact of aggressive management and palliative care on cancer costs in the final month of life

2015· article· en· W1500612359 sur OpenAlexaffabout
Matthew C. Cheung, Craig C. Earle, Jagadish Rangrej, Thi Hien Ho, Ning Liu, Lisa Barbera, Refik Saskin, Joan Porter, Soo Jin Seung, Nicole Mittmann

Notice bibliographique

RevueCancer · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlHealth Sciences CentreWestern UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicinePalliative careQuality of life (healthcare)End-of-life careMultivariate analysisCancerCohortEmergency medicinePopulationHealth careIntensive care medicineInternal medicineEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A significant share of the cost of cancer care is concentrated in the end-of-life period. Although quality measures of aggressive treatment may guide optimal care during this timeframe, little is known about whether these metrics affect costs of care. METHODS: This study used population data to identify a cohort of patients who died of cancer in Ontario, Canada (2005-2009). Individuals were categorized as having received or having not received aggressive end-of-life care according to quality measures related to acute institutional care or chemotherapy administration in the end-of-life period. Costs (2009 Canadian dollars) were collected over the last month of life through the linkage of health system administrative databases. Multivariate quantile regression was used to identify predictors of increased costs. RESULTS: Among 107,253 patients, the mean per-patient cost over the final month was $18,131 for patients receiving aggressive care and $12,678 for patients receiving nonaggressive care (P < .0001). Patients who received chemotherapy in the last 2 weeks of life also sustained higher costs than those who did not (P < .0001). For individuals receiving end-of-life care in the highest cost quintile, early and repeated palliative care consultation was associated with reduced mean per-patient costs. In a multivariate analysis, chemotherapy in the 2 weeks of life remained predictive of increased costs (median increase, $536; P < .0001), whereas access to palliation remained predictive for lower costs (median decrease, $418; P < .0001). CONCLUSIONS: Cancer patients who receive aggressive end-of-life care incur 43% higher costs than those managed nonaggressively. Palliative consultation may partially offset these costs and offer resultant savings.

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)0,006
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 enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations184
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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