Palliative Care and the Aggressiveness of End-of-Life Care in Patients With Advanced Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined the impact of palliative care (PC) on aggressiveness of end-of-life care for patients with advanced pancreatic cancer. Measures of aggressive care included chemotherapy within 14 days of death; and at least one intensive care unit (ICU) admission, more than one emergency department (ED) visit, and more than one hospitalization, all within 30 days of death. METHODS: A retrospective population-based cohort study using administrative data was conducted in patients with advanced pancreatic cancer from 2005 to 2010 in Ontario, Canada. Multivariable logistic regression was performed with the above measures of aggressive care as the outcomes of interest and PC as the main exposure, adjusting for covariables. Secondary analyses examined intensity of PC as the main exposure defined in two ways: 1) absolute number of PC visits before the outcome of interest (0, 1, 2, 3+ visits) and 2) monthly rate of PC visits. RESULTS: The cohort included 5381 patients (median survival 75 days); 2816 (52.3%) had received a PC consultation. PC consultation was associated with decreased use of chemotherapy near death (odds ratio [OR] = 0.34, 95% confidence interval [CI] = 0.25 to 0.46); lower risk of ICU admission: OR = 0.12, 95% CI = 0.08 to 0.18; multiple ED visits: OR = 0.19, 95% CI = 0.16 to 0.23; multiple hospitalizations near death: OR = 0.24, 95% CI = 0.19 to 0.31). A per-unit increase in the monthly rate of PC visits was associated with lower odds of aggressive care for all four outcomes. CONCLUSION: PC consultation and a higher intensity of PC were associated with less aggressive care near death in patients with advanced pancreatic cancer.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».