Measuring palliative and end-of-life care for cancer patients who die in hospital in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
58 Background: High acute hospital utilization rates near end-of-life can signal that community-based palliative care may not be suiting patients’ needs. Early integration of comprehensive palliative care can greatly reduce unplanned visits to the emergency department, reduce multiple admissions to hospital, shorten hospital stays, and increase the number of home deaths as well as improving the quality of life of advanced cancer patients. This analysis reports on indicators that describe the current landscape of acute-care hospital utilization at end-of-life and indirectly examines access to palliative care in patients who died of cancer in a hospital. Methods: Data were provided by the Canadian Institute for Health Information. The Discharge Abstract Database was used to extract acute-care cancer death abstracts. Data on ICU admissions include only facilities that report ICU data. Emergency department visit data were obtained from the National Ambulatory Care Reporting System. The analysis was restricted to adults aged 18+ who died in an acute-care hospital in fiscal years 2014/15 and 2015/16 for nine provinces and three territories. Results: A total of 48,987 (43%) cancer patient deaths occurred in an acute-care hospitals, with 70% admitted through the emergency department. Preliminary analysis revealed interprovincial variation in the cumulative length of stay in hospital 6 months prior to death from a median stay of 17 to 25 days. Some variation was also seen in the proportion of patients admitted to hospital two or more times in the last month of life (ranging from 18% to 33%), and the proportion of cancer patients admitted to ICU in the last 14 days of life (ranging from 15% to 6%). Patient demographics (age, sex, place of residence) and clinical factors (cancer type) were often predictors of hospital utilization at end-of-life. Conclusions: This study provides information on the current landscape of acute-care hospital utilization by cancer patients at end-of-life across Canada and identifies interprovincial variations in management of end-of-life care. An area of focus for the Palliative and End-of-Life National Network continue to be developing nationally agreed upon system-wide palliative care indicators.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».