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Enregistrement W1974660376 · doi:10.1177/0269216309103193

Resource utilisation and costs of palliative cancer care in an interdisciplinary health care model

2009· article· en· W1974660376 sur OpenAlexaffabout
AP Johnson, Tom Abernathy, Doris Howell, Kevin Brazil, Shannon D. Scott

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoCollege of Family Physicians of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careMedicineDemographicsHealth careService (business)Family medicineNursingResource (disambiguation)Medical emergencyBusinessDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a detailed description of health care resource utilisation and costs of a pilot interdisciplinary health care model of palliative home care in Ontario, Canada. The descriptive evaluation entailed examining the use of services and costs of the pilot program: patient demographics, length of stay broken down by disposition (discharged, alive, death), access to services/resources, use of family physician and specialist services, and drug use. There were 434 patients included in the pilot program. Total costs were approximately CAN$2.4 million, and the cost per person amounted to approximately CAN$5586.33 with average length of stay equal to over 2 months (64.22 days). One may assume that length of stay would be influenced by the amount of service and support available. Future research might investigate whether in-home palliative home care is the most cost effective and suitable care setting for those patients requiring home care services for expected periods of time.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,365 · 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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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