Palliative care delivery across health sectors: A population-level observational study
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.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».