Racial and Ethnic Differences in End‐of‐Life Care in Fee‐for‐Service Medicare Beneficiaries with Advanced Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine racial and ethnic variation in use of hospice and high-intensity care in patients with terminal illness. DESIGN: Retrospective, secondary data analysis. SETTING: Surveillance, Epidemiology, and End Results-Medicare Database from 1992 to 1999 with follow-up data until December 31, 2001. PARTICIPANTS: Forty thousand nine hundred sixty non-Hispanic white, non-Hispanic black, Asian, and Hispanic fee-for-service Medicare beneficiaries aged 65 and older with advanced-stage lung, colorectal, breast, and prostate cancer. MEASURMENTS: Hospice use and indicators of high-intensity care at the end of life. RESULTS: Whereas 42.0% of elderly white patients with advanced cancer enrolled in hospice, enrollment was lower for black (36.9%), Asian (32.2%), and Hispanic (37.7%) patients. Differences between white and Hispanic patients disappeared after adjustment for clinical and sociodemographic factors. Higher proportions of black and Asian patients than of white patients were hospitalized two or more times (11.7%, 15.0%, 13.7%, respectively), spent more than 14 days hospitalized (11.4%, 17.4%, 15.6%, respectively), and were admitted to the intensive care unit (ICU) (12.0%, 17.0%, 16.2%, respectively) in the last month of life and died in the hospital (26.5%, 31.3%, 33.7%, respectively). Unadjusted differences in receipt of high-intensity care according to race or ethnicity remained after adjustment. CONCLUSION: Black and Asian patients with advanced cancer were more likely than whites to be hospitalized frequently and for prolonged periods, be admitted to the ICU, die in the hospital, and be enrolled in hospice at lower rates. Further research is needed to examine the degree to which patient preferences or other factors explain these differences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».