Referral patterns and characteristics of uninsured versus insured patients referred to the outpatient supportive care center (SCC) at a comprehensive cancer center.
Notice bibliographique
Résumé
116 Background: Multiple barriers exist in providing quality palliative care to low-income patients with cancer. Such disparities may negatively influence effective management of symptoms including pain. Our objective was to compare referral patterns and characteristics (level of symptom distress) of uninsured vs insured patients. Methods: We reviewed randomly selected charts of 100 Indigent (IND) and 100 Medicaid (MC) patients and compared them with a random sample of 300 patients with insurance (INS) referred during the same time period (1/2010 to 12/2014) to our SCC. Data was collected for date of registration at the cancer center, diagnosis of Advanced Cancer (ACD), first visit to the SCC (PC1), symptom assessment (Edmonton Symptom Assessment Scale-ESAS) at PC1. We excluded self-pay patients. Results: Results for IND, MC and INS (n = 481) respectively are as follows: Mean (SD) Age in yrs. was 50 (12), 48 (11) and 63 (13); p < 0.001. Percentage of non-white was 44%, 51% and 19.5%; p < 0.001. Percentage of unmarried patients was 64%, 68% and 33%; p < 0.001. Mean (SD) ESAS score at PC1 for pain was 5.6 (3.2), 6.7 (2.5), 4.9 (3.2); p < 0.001. Percentage of patients on opioids upon referral was 86%, 62%, and 54%; p < 0.001. Mean (SD) for referral time in months from ACD to PC1 was 8.7 (SD 10.4), 12.3 (SD 18.1) and 12 (SD 19.9) p = 0.31; for no. of encounters with SC per month were 0.46 (0.45), 0.41 (0.46) and 0.3 (0.55); p = 0.01; for survival in months (PC1 to last contact) was 6.4 (5.8), 5.6 (6.4) & 6 (7.22) p = 0.77. Conclusions: Uninsured patients had significantly higher levels of pain, were more frequently on opioids, younger, non-white and not married. They also required a larger number of SCC encounters. Insurance status did not impact timing of SCC referral or SCC follow ups at our cancer center.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».