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Enregistrement W2103111711 · doi:10.1503/cmaj.091187

Why do patients with cancer visit the emergency department near the end of life?

2010· article· en· W2103111711 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lisa Barbera, Chelsea Taylor, Deborah Dudgeon

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Mots-clésEmergency departmentMedicineEnd-of-life careCancerRetrospective cohort studyQuality of life (healthcare)Lung cancerEmergency medicinePsychological interventionMedical emergencyPalliative careSurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For patients dying of cancer, a visit to the emergency department can be disruptive, distressing and exhausting. Such visits made near the end of life are considered an indicator of poor-quality cancer care. We describe the most common reasons for visits made to the emergency department during the final six months of life and the final two weeks of life by patients dying of cancer. METHODS: We performed a descriptive, retrospective cohort study using linked administrative sources of health care data. RESULTS: Between 2002 and 2005 in Ontario, 91,561 patients died of cancer. Of these, 76,759 patients made 194,017 visits to the emergency department during the final six months of life. Further, 31,076 patients made 36,600 visits to the emergency department during the final two weeks of life. In both periods, the most common reasons were abdominal pain, lung cancer, dyspnea, pneumonia, malaise and fatigue, and pleural effusion. INTERPRETATION: Many visits made to the emergency department by patients with cancer near the end of life may be avoidable. An understanding of the reasons for such visits could be useful in the development of dedicated interventions for preventing or avoiding their occurrence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations405
Publié2010
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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