Monitoring acute care utilization (ACU) during adjuvant chemotherapy for early breast cancer (EBC) as a measure of quality.
Notice bibliographique
Résumé
220 Background: Serious chemotherapy associated (CA) toxicities resulting in ACU are a concern when administering adjuvant chemotherapy for EBC. Monitoring ACU during adjuvant chemotherapy may serve as a measure of quality of cancer care delivery. We undertook a population based study of ACU in patients undergoing adjuvant chemotherapy for EBC compared with controls. Methods: All EBC patients diagnosed 01/07 – 12/09 in Ontario, Canada were identified from the Ontario Cancer Registry. Patient records were linked deterministically to provincial healthcare databases. All patients received ≥1 cycle of adjuvant chemotherapy. EBC cases (n = 4,718) were matched to non-cancer controls (n = 4,718) on age and geographic location. ACUs (emergency room or hospitalizations) within 30 days of chemotherapy were identified. If the primary reason for visit was a common toxicity of chemotherapy, the visit was considered chemotherapy associated (CA). All cause and CA visits were compared between cases and controls. Logistic regression models were used to identify covariates associated with ACU. Results: ACU was significantly higher in EBC pts compared with controls for both all cause (42.1% vs. 9.1%, p<.001) and CA (30.7% vs. 2.4%, p<.001) visits. Fever was the most common CA toxicity (22.9% vs. 1.2%,p<.001). Taxanes were significantly associated with increased ACU compared with anthracycline only (see Table). Conclusions: Serious chemotherapy associated toxicity resulting in ACU is common among EBC patients receiving chemotherapy. Interventions aimed at mitigating CA toxicity, particularly with the use of taxanes may reduce ACUs and improve quality of care. [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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».