Improving End-of-Life Care: Palliative Care Embedded in an Oncology Clinic Specializing in Targeted and Immune-Based Therapies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patients with advanced cancer benefit from early involvement of palliative care. The ideal method of palliative care integration remains to be determined, as does its effectiveness for patients treated with targeted and immune-based therapies. MATERIALS AND METHODS: We studied the impact of an embedded palliative care team that saw patients in an academic oncology clinic specializing in targeted and immune-based therapies. Patients seen on a specific day accessed the embedded model, on the basis of automatic criteria; patients seen other days could be referred to a separate palliative care clinic (usual care). We abstracted data from the medical records of 114 patients who died during the 3 years after this model's implementation. RESULTS: Compared with usual care (n = 88), patients with access to the embedded model (n = 26) encountered palliative care as outpatients more often ( P = .003) and earlier (mean, 231 v 109 days before death; P < .001). Hospice enrollment rates were similar ( P = .303), but duration was doubled (mean, 57 v 25 days; P = .006), and enrollment > 7 days before death-a core Quality Oncology Practice Initiative metric-was higher in the embedded model (odds ratio, 5.60; P = .034). Place of death ( P = .505) and end-of-life chemotherapy (odds ratio, 0.361; P = .204) did not differ between the two arms. CONCLUSION: A model of embedded and automatically triggered palliative care among patients treated exclusively with targeted and immune-based therapies was associated with significant improvements in use and timing of palliative care and hospice, compared with usual practice.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».