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Enregistrement W1588754673 · doi:10.1177/082585971202800205

Inequalities in End-Of-Life Care for Colorectal Cancer Patients in Nova Scotia, Canada

2012· article· en· W1588754673 sur OpenAlexafffundabout
André R. Maddison, Yukiko Asada, Fred Burge, Grace Johnston, Robin Urquhart

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCancer Care Nova ScotiaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNova scotiaColorectal cancerEnd-of-life careMedicinePalliative careGerontologyDemographyFamily medicineCancerNursingInternal medicineSociologyEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to high-quality end-of-life (EOL) care is critical for all those with incurable cancer. The objective of this study was to examine inequalities in access to, and quality of, EOL care by assessing registration in a palliative care program, emergency room visits in the last 30 days of life, and location of death among individuals who died of colorectal cancer in Nova Scotia, Canada, between 2001 and 2008. We used population-based linked administrative data and performed multivariate logistic regression models to assess the association between socio-economic, geographic, and demographic factors and outcomes related to access to, and quality of, EOL care (n=1201). This study demonstrates that although access to, and quality of, EOL care appears to have improved, there remain significant inequalities throughout the population. Of primary concern is the variation in access to, and quality of, EOL care based on geographic location of residence and patient age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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