End-of-life cancer care: Health service delivery in the last 12 months of life in Calgary, Alberta, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
171 Background: In Calgary, Alberta, the Calgary Zone Palliative Care Collaborative (CZPCC) undertook a study to examine the current state of cancer and palliative services and to recommend steps to address gaps in service delivery. We hypothesized that early access to palliative care services would reduce utilization of active cancer treatments and services for individuals nearing the end of life. Our study objectives were to determine the utilization and timing of acute, palliative and oncology-related services in Calgary. Methods: This retrospective study examined cancer registry and administrative data for patients > 18 years, who died in 2012. Measures of aggressive end of life care (EOL) were also collected. A combination of descriptive statistics, tests of association and multivariate regression analysis were conducted. Results: N = 1909 died of cancer in 2012: median age 73 years (IQR: 62-82 years) and median disease duration 364 days (IQR: 92-1114 days). 40.6% of patients received systemic treatment in last 12 months of life. 29.9% received radiotherapy and 13.0% received psychosocial/spiritual care. Palliative care contact was 80.7%, inclusive of 20.6% who had an intensive palliative care unit admission. 5.2% had EOL chemotherapy and 3.8% received EOL radiotherapy. Up to 10.4% of patients had one or more hospital admission. There was no significant effect of age on those who received aggressive EOL care. Men had an increased probability to receive aggressive EOL care (p = 0.015). Tumor group was also associated with receiving aggressive EOL (p < 0.001), with the highest utilization in Head and Neck and hematological malignancies. In patients with a disease duration of > 4 months those who received palliative care at least 2-3 months prior to death were less likely to receive aggressive EOL care (P < 0.001). Patients whose disease duration was < 1 month were less likely to receive aggressive EOL care if they received palliative care services (p = 0.02). Conclusions: The provision of palliative care services at the end of life is most needed among men and certain tumor groups who are the highest users of aggressive EOL care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».