The magnitude, share and determinants of unpaid care costs for home-based palliative care service provision in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
With increasing emphasis on the provision of home-based palliative care in Canada, economic evaluation is warranted, given its tremendous demands on family caregivers. Despite this, very little is known about the economic outcomes associated with home-based unpaid care-giving at the end of life. The aims of this study were to (i) assess the magnitude and share of unpaid care costs in total healthcare costs for home-based palliative care patients, from a societal perspective and (ii) examine the sociodemographic and clinical factors that account for variations in this share. One hundred and sixty-nine caregivers of patients with a malignant neoplasm were interviewed from time of referral to a home-based palliative care programme provided by the Temmy Latner Centre for Palliative Care at Mount Sinai Hospital, Toronto, Canada, until death. Information regarding palliative care resource utilisation and costs, time devoted to care-giving and sociodemographic and clinical characteristics was collected between July 2005 and September 2007. Over the last 12 months of life, the average monthly cost was $14 924 (2011 CDN$) per patient. Unpaid care-giving costs were the largest component - $11 334, accounting for 77% of total palliative care expenses, followed by public costs ($3211; 21%) and out-of-pocket expenditures ($379; 2%). In all cost categories, monthly costs increased exponentially with proximity to death. Seemingly unrelated regression estimation suggested that the share of unpaid care costs of total costs was driven by patients' and caregivers' sociodemographic characteristics. Results suggest that overwhelming the proportion of palliative care costs is unpaid care-giving. This share of costs requires urgent attention to identify interventions aimed at alleviating the heavy financial burden and to ultimately ensure the viability of home-based palliative care in future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».