Utilization of palliative radiotherapy for bone metastases near end of life in a population-based cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Palliative radiotherapy (PRT) can significantly improve quality of life for patients dying of cancer with bone metastases. However, an aggressive cancer treatment near end of life is an indicator of poor-quality care. But the optimal rate of overall palliative RT use near the end of life is still unknown. We sought to determine the patterns of palliative radiation therapy (RT) utilization in patients with bone metastases towards their end of life in a population-based, publicly funded health care system. METHODS: All consecutive patients with bone metastases treated with RT between 2007 and 2011 were identified in a provincial Canadian cancer registry database. Patients were categorized as receiving RT in the last 2 weeks, 2-4 weeks, or >4 weeks before their death. Associations between RT fractionation utilization by these categories, and patient and provider characteristics were assessed through logistic regression. RESULTS: Of the 16,898 courses 1734 (10.3) and 709 (4.2%) were prescribed to patients in the last 2-4 weeks and <2 weeks of their life, respectively. Primary lung (8%) and gastrointestinal (6.9%) cancers received palliative RT more commonly in the last 2 weeks of life (OR 3.72 [2.86-4.84] & 3.33 [2.42-4.58] respectively, p <0.001). Among the 709 patients who received RT in the last 2 weeks of life, 350 (49), 167 (24), and 127 (18%) were for spine, pelvis, and extremity metastases, respectively. RT was prescribed most frequently to spine (5%) and extremity (4%) metastases p <0.001 in the last two weeks of life, though only varied between 1% (sternum) and 5% (spine) by site of metastases. Single fraction RT was prescribed more commonly in the last 2 weeks of life (64.2%), compared to individuals who received RT 2-4 weeks (54.5), and >4 weeks (47.9%) before death (p <0.001). CONCLUSIONS: This population-based analysis found that only 4% of patients with bone metastases received radiation therapy during the last 2 weeks of their life in our population-based, publicly funded program, though it was significantly higher in patients with lung cancer and those with metastases to the spine or extremity. Appropriately, use of multiple fractions palliative RT was less common in patients closer to death.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».