Quality Indicators of End-of-Life Care in Patients With Cancer: What Rate Is Right?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop data-driven and achievable benchmark rates for end-of-life quality indicators using administrative data from four provinces in Canada. METHODS: Indicators of end-of-life care were defined and measured using linked administrative data for 33 health regions across British Columbia, Alberta, Ontario, and Nova Scotia. These were emergency department use, intensive care unit admission, physician house calls and home care visits before death, and death in hospital. An empiric benchmark was defined using indicator rates from the top-ranked regions to include the top decile of patients overall. Funnel plots were used to graph each region's age- and sex-adjusted indicator rates along with the overall rate and 95% confidence limits. RESULTS: Rates varied approximately two- to four-fold across the regions, with physician house calls showing the greatest variation. Benchmark rates based on the top decile performers were emergency department use, 34%; intensive care unit admission, 2%; physician house calls, 34%; home care visits, 63%; and death in hospital, 38%. With the exception of intensive care unit admission, funnel plots demonstrated that overall indicator rates and their confidence limits were uniformly worse than benchmarks even after adjusting for age and sex. Few regions met the benchmark rates. CONCLUSION: There is significant variation in end-of-life quality indicators across regions in four provinces in Canada. Using this study's methods-deriving empiric benchmarks and funnel plots-regions can determine their relative performance with greater context that facilitates priority setting and resource deployment. Applying this study's methods can support quality improvement by decreasing variation and striving for a target.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».