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Enregistrement W2004339880 · doi:10.1177/0269216307080822

Taking care of terminally-ill patients at home — the economic perspective revisited

2007· article· en· W2004339880 sur OpenAlexfundno aff
Oren Tamir, Yoram Singer, Pesach Shvartzman

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthInstitute of Health Services and Policy ResearchIsrael National Institute for Health Policy Research
Mots-clésMedicineTerminally illPalliative careFamily medicineGerontologyEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

End-of-life care can be delivered in a variety of settings, whereby the majority of terminally-ill cancer patients prefer to die at home. The aim of our study is to evaluate health services utilisation during the last year of life, and to compare terminally ill patients who have received home-specialised palliative care services (HSPCS) with patients who died receiving home non-specialised palliative care services. The study included 120 and 515 patients, respectively, who died between 1999-2000. Age and gender distribution were similar in both groups. During the last year of life, mean health services cost per person among the HSPCS group was lower by more then 30% (P < 0.005). The median cost per patient was as low as one-fifth in the last month. Men and the older age group of 65 and above, cost significantly less compared with women and younger patients, respectively, regardless of provider setting. The main differences in health services utilisation were in hospitalisations and oncology treatments (P < 0.01 and P < 0.05, respectively).

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,650

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations40
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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