Health service use and costs in the last 6 months of life in elderly decedents with a history of cancer: a comprehensive analysis from a health payer perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing interest in end-of-life care in cancer patients. We aim to characterise health service use and costs in decedents with cancer history and examine factors associated with resource use and costs at life's end. METHODS: We used routinely collected claims data to quantify health service use and associated costs in two cohorts of elderly Australians diagnosed with cancer: one cohort died from cancer (n=4271) and the other from non-cancer causes (n=3072). We used negative binomial regression to examine the factors associated with these outcomes. RESULTS: Those who died from cancer had significantly higher rates of hospitalisations and medicine use but lower rates of emergency department use than those who died from non-cancer causes. Overall health care costs were significantly higher in those who died from cancer than those dying from other causes; and 40% of costs were expended in the last month of life. CONCLUSIONS: We analysed health services use and costs from a payer perspective, and highlight important differences in patterns of care by cause of death in patients with a cancer history. In particular, there are growing numbers of highly complex patients approaching the end of life and the heterogeneity of these populations may present challenges for effective health service delivery.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».