Palliative care access for hospitalized patients with end‐stage liver disease across the United States
Notice bibliographique
Résumé
Patients with end-stage liver disease (ESLD) often have a high symptom burden. Historically, palliative care (PC) services have been underused in this population. We investigated the use of PC services in patients with ESLD hospitalized across the United States. We used the Nationwide Inpatient Sample to conduct a retrospective nationwide cohort analysis. All patients >18 years of age admitted with ESLD, defined as those with at least two liver decompensation events, were included in the analysis. A multivariate logistic regression model predicting referral to PC was created. We analyzed 55,208,382 hospitalizations from the 2006-2012 Nationwide Inpatient Sample, with 39,349 (0.07%) patients meeting study inclusion. PC consultation was performed in 1,789 (4.5%) ESLD patients. The rate of PC referral in ESLD increased from 0.97% in 2006 to 7.1% in 2012 (P < 0.01). In multivariate analysis, factors associated with lower referral to PC were Hispanic race (odds ratio [OR], 0.77; 95% confidence interval [CI], 0.66-0.89; P < 0.01) and insurance coverage (OR, 0.74; 95% CI, 0.65-0.84; P < 0.01). Factors associated with increased referral to PC were age (per 5-year increase, OR, 1.05; 95% CI, 1.03-1.08; P < 0.01), do-not-resuscitate status (OR, 16.24; 95% CI, 14.20-18.56; P < 0.01), treatment in a teaching hospital (OR, 1.25; 95% CI, 1.12-1.39; P < 0.01), presence of hepatocellular carcinoma (OR, 2.00; 95% CI, 1.71-2.33; P < 0.01), and presence of metastatic cancer (OR, 2.39; 95% CI, 1.80-3.18; P < 0.01). PC referral was most common in west coast hospitals (OR, 1.81; 95% CI, 1.53-2.14; P < 0.01) as well as large-sized hospitals (OR, 1.49; 95% CI, 1.22-1.82; P < 0.01). CONCLUSION: From 2006 to 2012 the use of PC in ESLD patients increased substantially; socioeconomic, geographical, and ethnic barriers to accessing PC were observed. (Hepatology 2017;66:1585-1591).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».