The Effect of Community-Based Specialist Palliative Care Teams on Place of Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior research on community-based specialist palliative care teams used outcome measures of place of death and/or dichotomous outcome measures of acute care use in the last two weeks of life. However, existing research seldom measured the diverse places of care used and their timing prior to death. OBJECTIVE: The study objective was to examine the place of care in the last 30 days of life. METHODS: In this retrospective cohort study, patients who received care from a specialist palliative care team (exposed) were matched by propensity score to patients who received usual care in the community (unexposed) in Ontario, Canada. Measured was the percentage of patients in each place of care in the last month of life as a proportion of the total cohort. RESULTS: After matching, 3109 patients were identified in each group, where 79% had cancer and 77% received end-of-life home care. At 30 days compared to 7 days before death, the exposed group's proportions rose from 33% to 41% receiving home care and 14% to 15% in hospital, whereas the unexposed group's proportions rose from 28% to 32% receiving home care and 16% to 22% in hospital. Linear trend analysis (proportion over time) showed that the exposed group used significantly more home care services and fewer hospital days (p < 0.001) than the unexposed group. On the last day of life (place of death), the exposed group had 18% die in an in-patient hospital bed compared to 29% in usual care. CONCLUSION: Examining place of care in the last month can effectively illustrate the service use trajectory over time.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».