Hospice Use Among Patients With Lymphoma: Impact of Disease Aggressiveness and Curability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about factors that influence hospice use for patients with blood cancers. We aimed to characterize hospice enrollment in a large population of patients with B-cell non-Hodgkin lymphoma (NHL) and assess the impact of disease characteristics such as aggressiveness and curability. METHODS: Using the Surveillance, Epidemiology, and End Results-Medicare database, we identified patients age 65 years and older who were diagnosed with indolent NHL, aggressive NHL, or mantle cell lymphoma (MCL, which is aggressive and incurable) and died between 1999 and 2009. We determined the prevalence of hospice use and predictors thereof, using multivariable logistic regression. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Of 18 777 patients, 9645 had indolent NHL, 8226 had aggressive NHL, and 906 had MCL. Of the total cohort, 41.6% enrolled in hospice, and 34.3% enrolled three or more days before death. Compared with patients with indolent NHL, those with MCL were more likely to enroll (adjusted odds ratio [AOR] = 1.72, 95% confidence interval [CI] = 1.49 to 1.98), followed by patients with aggressive NHL (AOR = 1.41, 95% CI = 1.32 to 1.50). Other factors statistically significantly associated with hospice use included older age, female sex, white race, high socioeconomic status, and later year of death. CONCLUSIONS: In this large cohort of patients with lymphoma, hospice use was substantially lower than the national average for all cancers, suggesting either the need for improvement in enrollment or that the current hospice model is not meeting this population's end-of-life needs. Moreover, the fact that patients with MCL were most likely to enroll suggests that the end-of-life phase may be more easily determined in the context of cancers that are both aggressive and incurable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».