Trends toward declining aggressive care at end of life among older cancer patients in the Deep South.
Notice bibliographique
Résumé
e20558 Background: Healthcare utilization and costs escalate dramatically in the final months of life. However, it is not clear on a population level how these expenses distribute between therapies that are focused on life extension and those that are more palliative in orientation. Methods: Claims data were obtained forMedicare beneficiaries ≥ 65 years old diagnosed with cancer within the UAB Health System Cancer Community Network (UAB CCN) from 2008-2014. For 10 quarters between January 2012 and June 2014, we determined the proportion of deceased beneficiaries who had aggressive care including ER visits, hospitalizations, ICU admissions, or chemotherapy in the last 2 weeks of life, and hospice utilization (admission or less than 3 days of hospice) in the quarter when death occurred. A lay navigation program with an emphasis on palliative care was implemented in the UAB CCN in the second quarter of 2013. Patients in the Program and those who were not were included in this analysis. Descriptive analyses and linear regression were used to test for trends over time. Results: Among 5,861 decedents included in the analyses, over the 10 quarters events in the last 2 weeks of life ranged from 18.5% to 15.8% for ICU admissions (14.6% decrease, p = 0.11), from 39.2% to 32.0% for ER visits (18.4% decrease, p = 0.03), and from 4.7% to 3.5% for chemotherapy (25.5% decrease, p = 0.11). Over the 10 quarters, hospice enrollment ranged from 70.7% to 77.4% (9.48% increase; p = 0.06), and the proportion of patients on hospice for less than 3 days changed from 7.8% to 7.5% (3.85% decrease, p = 0.30). Conclusions: Despitenational trends demonstrating increasingly aggressive care at end of life, in the UAB CCN there was a consistent trend toward decreased aggressive care and increased hospice care. Future efforts are needed to increase access to palliative care to reduce aggressive care and increase hospice care. The project described was supported by Grant Number 1C1CMS331023 from the Department of Health and Human Services, Centers for Medicare & Medicaid Services. The contents of this abstract are solely the responsibility of the authors and do not necessarily represent the official views of the U.S. Department of Health and Human Services or any of its agencies.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».