Where a Cancer Patient Dies: The Effect of Rural Residency
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Surveys indicate 50% to 80% of cancer patients would choose to die at home if possible, although far fewer actually do. In Nova Scotia (NS), cancer deaths occurring out-of-hospital increased from 19.8% in 1992 to 30.2% in 1997. The impact of rural residency on this trend has not been studied. PURPOSE: To determine the association between dying of cancer in a rural locale and the likelihood of it being an out-of-hospital death. METHODS: Secondary analysis of linked population-based administrative health data files. Subjects were all Nova Scotians who died of cancer from 1992 to 1997. Measures included location of death, dichotomized as a hospital death or an out-of-hospital death; and urban-rural residency, using an enumeration area urban-rural indicator created from postal code information adjusted for individual characteristics. RESULTS: Of the 13,652 total cancer deaths, 6171 occurred in rural NS, of whichl 1471 (23.8%) died out-of-hospital. Out-of-hospital deaths in rural NS increased from 16.2% in 1992 to just over 27% in 1997. Compared with urban cancer patients, the adjusted odds of an out-of-hospital death in rural NS was lower (adjusted odds ratio, 0.87; 95% confidence interval, 0.79-0.95). CONCLUSIONS: There was an increasing trend during the 1990s for cancer patients to die out-of-hospital. Compared with their urban counterparts, patients in rural areas were less likely to do so. Those with cancer living in the rural setting who wish to die at home may face unique challenges.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».