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Enregistrement W2767187621 · doi:10.1200/jco.2017.74.0340

Predictors of Posthospital Transitions of Care in Patients With Advanced Cancer

2017· article· en· W2767187621 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel E. Lage, Ryan David Nipp, Sara D’Arpino, Samantha M.C. Moran, P. Connor Johnson, Risa Liang Wong, William F. Pirl, Ephraim P. Hochberg, Lara Traeger, Vicki A. Jackson, Barbara J. Cashavelly, Holly S Martinson, Joseph A. Greer, David P. Ryan, Jennifer S. Temel, Areej El‐Jawahri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstitutePfizer
Mots-clésMedicineDepression (economics)ConstipationAnxietyOdds ratioDistressCancerLogistic regressionQuality of life (healthcare)Internal medicineConfidence intervalPopulationPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Patients with advanced cancer experience potentially burdensome transitions of care after hospitalizations. We examined predictors of discharge location and assessed the relationship between discharge location and survival in this population. Methods We conducted a prospective study of 932 patients with advanced cancer who experienced an unplanned hospitalization between September 2014 and March 2016. Upon admission, we assessed patients' physical symptoms (Edmonton Symptom Assessment System) and psychological distress (Patient Health Questionnaire-4). The primary outcome was discharge location (home without hospice, postacute care [PAC], or hospice [any setting]). The secondary outcome was survival. Results Of 932 patients, 726 (77.9%) were discharged home without hospice, 118 (12.7%) were discharged to PAC, and 88 (9.4%) to hospice. Those discharged to PAC and hospice reported high rates of severe symptoms, including dyspnea, constipation, low appetite, fatigue, depression, and anxiety. Using logistic regression, patients discharged to PAC or hospice versus home without hospice were more likely to be older (odds ratio [OR], 1.03; 95% CI, 1.02 to 1.05; P < .001), live alone (OR, 1.95; 95% CI, 1.25 to 3.02; P < .003), have impaired mobility (OR, 5.08; 95% CI, 3.46 to 7.45; P < .001), longer hospital stays (OR, 1.15; 95% CI, 1.11 to 1.20; P < .001), higher Edmonton Symptom Assessment System physical symptoms (OR, 1.02; 95% CI, 1.003 to 1.032; P < .017), and higher Patient Health Questionnaire-4 depression symptoms (OR, 1.13; 95% CI, 1.01 to 1.25; P < .027). Patients discharged to hospice rather than PAC were more likely to receive palliative care consultation (OR, 4.44; 95% CI, 2.12 to 9.29; P < .001) and have shorter hospital stays (OR, 0.84; 95% CI, 0.77 to 0.91; P < .001). Patients discharged to PAC versus home had lower survival (hazard ratio, 1.53; 95% CI, 1.22 to 1.93; P < .001). Conclusion Patients with advanced cancer who were discharged to PAC facilities and hospice had substantial physical and psychological symptom burden, impaired physical function, and inferior survival compared with those discharged to home. These patients may benefit from interventions to enhance their quality of life and care.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,396 · 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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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