Palliative care delivery across health sectors: A population-level observational study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little population-level information exists about the delivery of palliative care across multiple health sectors, important in providing a complete picture of current care and gaps in care. AIM: Provide a population perspective on end-of-life palliative care delivery across health sectors. DESIGN: Retrospective population-level cohort study, describing palliative care in the last year of life using linked health administrative databases. SETTING/PARTICIPANTS: All decedents in Ontario, Canada, from 1 April 2010 to 31 March 2012 ( n = 177,817). RESULTS: Across all health sectors, about half (51.9%) of all decedents received at least one record of palliative care in the last year of life. Being female, middle-aged, living in wealthier and urban neighborhoods, having cancer, and less multi-morbidity were all associated with higher odds of palliative care receipt. Among 92,276 decedents receiving palliative care, 84.9% received care in acute care hospitals. Among recipients, 35 mean days of palliative care were delivered. About half (49.1%) of all palliative care days were delivered in the last 2 months of life, and half (50.1%) had palliative care initiated in this period. Only about one-fifth of all decedents (19.3%) received end-of-life care through publicly funded home care. Less than 10% of decedents had a record of a palliative care home visit from a physician. CONCLUSION: We describe methods to capture palliative care using administrative data. Despite an estimate of overall reach (51.9%) that is higher than previous estimates, we have shown that palliative care is infrequently delivered particularly in community settings and to non-cancer patients and occurs close to death.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 découle