Disparities in access to palliative care services among cancer patients in south Texas.
Notice bibliographique
Résumé
130 Background: Palliative medicine is dedicated to improving quality of life for patients throughout their disease course. The integration of palliative medicine in oncology practice has increased due to growing evidence of benefits for patient. While the collaboration of palliative and oncology care is beneficial, access to palliative services remains an issue for cancer patients. The aim of this project is to evaluate how insurance status impacts palliative care access for cancer patients in South Texas. Methods: During a 5-month study period, 607 patients from medical oncology clinics were evaluated based on their Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) scores collected during their clinic visit to determine symptom burden and palliative care need. If providers saw a need, palliative care referrals were made. 27 unique patients received a total of 32 referrals over the study period. We examine time to initial palliative care appointment after the first referral was made. We compare time to consult based on where patients were able to receive palliative services. Location of care was based on type of insurance coverage. Results: During our study period, 13 patients were eligible to receive care through the University of Texas (UT) Medicine System (Group A) and 14 patients qualified for care at University System, which provides services to under-insured and safety net patients (Group B). Of the 27 referred patients, 85% made efforts to seek palliative care (n = 23), of which 78% had a palliative care visit (n = 18). On average, patients seeking care at the safety net facility (Group B) had 29.8 days longer wait times until their first potential visit (p < 0.01) compared to patients eligible for UT Medicine (Group A). Time to actual visit was on average 39.2 days longer for patients in Group B compared to patients in Group A (p = 0.02), averaging at 55.7 days for patients seeking care at the safety net facility. Conclusions: This investigation revealed a 4-fold increase in time to scheduled visit depending on insurance coverage. While this study is limited by a small sample, data suggests that under-insured oncology patients may have significantly different access to palliative care services which may impact the quality of cancer 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».