Estimating the need for palliative care at the population level: A cross-national study in 12 countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To implement the appropriate services and develop adequate interventions, detailed estimates of the needs for palliative care in the population are needed. AIM: To estimate the proportion of decedents potentially in need of palliative care across 12 European and non-European countries. DESIGN: This is a cross-sectional study using death certificate data. SETTING/PARTICIPANTS: All adults (⩾18 years) who died in 2008 in Belgium, Czech Republic, France, Hungary, Italy, Spain (Andalusia, 2010), Sweden, Canada, the United States (2007), Korea, Mexico, and New Zealand ( N = 4,908,114). Underlying causes of death were used to apply three estimation methods developed by Rosenwax et al., the French National Observatory on End-of-Life Care, and Murtagh et al., respectively. RESULTS: The proportion of individuals who died from diseases that indicate palliative care needs at the end of life ranged from 38% to 74%. We found important cross-country variation: the population potentially in need of palliative care was lower in Mexico (24%-58%) than in the United States (41%-76%) and varied from 31%-83% in Hungary to 42%-79% in Spain. Irrespective of the estimation methods, female sex and higher age were independently associated with the likelihood of being in need of palliative care near the end of life. Home and nursing home were the two places of deaths with the highest prevalence of palliative care needs. CONCLUSION: These estimations of the size of the population potentially in need of palliative care provide robust indications of the challenge countries are facing if they want to seriously address palliative care needs at the population level.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».