Trends in the Aggressiveness of End-of-Life Cancer Care in the Universal Health Care System of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe trends in the aggressiveness of end-of-life (EOL) cancer care in a universal health care system in Ontario, Canada, between 1993 and 2004, and to compare with findings reported in the United States. METHODS: A population-based, retrospective, cohort study that used administrative data linked to registry data. Aggressiveness of EOL care was defined as the occurrence of at least one of the following indicators: last dose of chemotherapy received within 14 days of death; more than one emergency department (ED) visit within 30 days of death; more than one hospitalization within 30 days of death; or at least one intensive care unit (ICU) admission within 30 days of death. RESULTS: Among 227,161 patients, 22.4% experienced at least one incident of potentially aggressive EOL cancer care. Multivariable analyses showed that with each successive year, patients were significantly more likely to encounter some aggressive intervention (odds ratio, 1.01; 95% CI, 1.01 to 1.02). Multiple emergency department (ED) visits, ICU admissions, and chemotherapy use increased significantly over time, whereas multiple hospital admissions declined (P < .05). Patients were more likely to receive aggressive EOL care if they were men, were younger, lived in rural regions, had a higher level of comorbidity, or had breast, lung, or hematologic malignancies. Chemotherapy and ICU utilization were lower in Ontario than in the United States. CONCLUSION: Aggressiveness of cancer care near the EOL is increasing over time in Ontario, Canada, although overall rates were lower than in the United States. Health system characteristics and patient or physician cultural factors may play a role in the observed differences.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».