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Enregistrement W2683922555 · doi:10.1186/s12904-017-0213-0

Health care use and costs at the end of life: a comparison of elderly Australian decedents with and without a cancer history

2017· article· en· W2683922555 sur OpenAlexaff
Rebecca Reeve, Preeyaporn Srasuebkul, Julia M. Langton, Marion Haas, Rosalie Viney, Sallie‐Anne Pearson

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilUniversity of SydneyCancer Institute NSWCancer Australia
Mots-clésEnd-of-life carePain medicinePalliative careCancerMedicineGerontologyAnesthesiologyNursingPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is limited population-level research on end-of-life care in Australia that considers health care use and costs across hospital and community sectors. The aim of this study was to quantify health care use and costs in the last 6 months of life in a cohort of elderly Australian decedents and to examine the factors associated with end-of-life resource use and costs. METHODS: A retrospective cohort study using routinely collected health data from Australian Government Department of Veterans' Affairs clients. The study included two cohorts of elderly Australians who died between 2005 and 2009; one cohort with a recorded cancer diagnosis and a comparison cohort with no evidence of a cancer history. We examined hospitalisations, emergency department (ED) visits, prescription drugs, clinician visits, pathology, and procedures and associated costs in the last 6 months of life. We used negative binominal regression to explore factors associated with health service use and costs. RESULTS: The cancer cohort had significantly higher rates of health service use and 27% higher total health care costs than the comparison cohort; in both cohorts, costs were driven primarily by hospitalisations. Older age was associated with lower costs and those who died in residential aged care incurred half the costs of those who died in hospital. CONCLUSIONS: The results suggest differences in end-of-life care pathways dependent on patient factors, with younger, community-dwelling patients and those with a history of cancer incurring significantly greater costs. There is a need to examine whether the investment in end-of-life care meets patient and societal needs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,235
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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