Claims/utilization-based intensity of end-of-life (EOL) cancer care in integrated health systems (IHS).
Notice bibliographique
Résumé
230 Background: Little is known about the intensity of EOL cancer care for patients within IHS or those under 65 years of age. This study assessed achievement of National Quality Forum (NQF) benchmarks for EOL cancer care among IHS enrollees aged >20 at death. Methods: Using methods described by Earle, we identified IHS enrollees whose cause of death was cancer (not diagnosed at death or via autopsy) per tumor registry data between 2000-2008. Using claims/utilization data we identified individuals who received chemotherapy (chemo) in the last 14 days of life (C, benchmark (B): <10%) or a new chemo regimen in the last 30 days of life (NC, B<2%); had >1 emergency department visit (ER, B<4%):) or hospitalization (H, B<4%) in the last 30 days of life; died in hospital (HD, B: <17%), were not admitted to hospice (NH, B: <45%), or where admitted to hospice in the last 3 days of life (SH, B: <8%). The percentages were then compared to previously established fee-for-service (FFS) Medicare benchmarks. Results: At death, 4,924 IHS cancer patients were >65 years of age, 3,478 were <65. For those >65, benchmarks were achieved for chemo in the last 14 days of life (5%), death in an acute care hospital (16%), and hospice stay <3 days (4%). For those aged 21-64 years of age at death, benchmarks were achieved for chemo in the last 14 days of life (7%) and hospice stay <3 days (4%). Benchmarks were not achieved in either group for new chemo regimens, ER visits, or hospitalizations in the last 30 days of life or hospice admissions. Conclusions: Most NQF benchmarks for EOL cancer care were not achieved, particularly among the young. Future research should update FFS benchmarks based on current utilization and clarify benchmarks for those <65. Final presentation will include results from at least 2 other IHS. [Table: see text]
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».