End-of-Life Care for Lung Cancer Patients in the United States and Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both the United States and Canada offer government-financed health insurance for the elderly, but few studies have compared care at the end of life for cancer patients between the two systems. METHODS: We identified care for non-small cell lung cancer (NSCLC) patients who died of cancer at age 65 years and older during 1999-2003. Patients were identified from US Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER)-Medicare data (N = 13,533) and the Ontario Cancer Registry (N = 8100). Health claims during the last 5 months of life identified chemotherapy and emergency room use, hospitalizations, and supportive care. We estimated rates per person-months (PM) for short-term survivors (died <6 months after diagnosis) and longer-term survivors (died ≥6 months after diagnosis), adjusting for demographic differences. To test whether monthly rates in Ontario were statistically significantly different from the United States, standardized differences were computed, and a 99% confidence interval (CI) was constructed to account for the multiple tests performed. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Rates of chemotherapy use were statistically significantly higher for SEER-Medicare patients than Ontario patients in every month before death (short-term survivors at 5 months before death: SEER-Medicare, 33.2 patients per 100 PM vs Ontario, 9.5 per 100 PM, rate difference = 23.7 per 100 PM, 99% CI = 18.3 to 29.1 per 100 PM, P < .001; longer-term survivors at 5 months before death: SEER-Medicare, 24.4 patients per 100 PM vs Ontario, 14.5 per 100 PM, rate difference = 9.9 per 100 PM, 99% CI = 7.7 to 12.1 per 100 PM, P <. 001). During the last 30 days of life, fewer SEER-Medicare than Ontario patients were hospitalized (short-term survivors, 49.9 vs 78.6 patients per 100 PM, rate difference = 28.6 per 100 PM, 95% CI = 22.9 to 34.4 per 100 PM, P <. 001; longer-term survivors, 44.1 vs 67.1 patients per 100 PM, rate difference = 23.0 per 100 PM, 95% CI = 18.5 to 27.5 per 100 PM, P < .001). CONCLUSIONS: NSCLC patients in both Ontario and the United States used extensive end-of-life care. Limited availability of hospice care in Ontario and differing attitudes between the United States and Ontario regarding end-of-life care may explain the differences in practice patterns.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».