Does access to end-of-life homecare nursing differ by province and community size?: A population-based cohort study of cancer decedents across Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have demonstrated the strong association between increased end-of-life homecare nursing use and reduced acute care utilization. However, little research has described the utilization patterns of end-of-life homecare nursing and how this differs by region and community size. METHODS: A retrospective population-based cohort study of cancer decedents from Ontario, British Columbia, and Nova Scotia was conducted between 2004 and 2009. Provinces linked administrative databases which provide data about homecare nursing use for the last 6 months of life for each cancer decedent. Among weekly users of homecare nursing in their last six months of life, we describe the proportion of patients receiving end-of-life homecare nursing by province and community size. RESULTS: Our cohort included 83,746 cancer decedents across 3 provinces. Patients receiving end-of-life nursing among homecare nursing users increased from weeks -26 to -1 before death by: 78% to 93% in British Columbia, 40% to 81% in Ontario, and 52% to 91% in Nova Scotia. In all 3 provinces, the smallest community size had the lowest proportion of patients using end-of-life nursing compared to the second largest community size, which had the highest proportion. CONCLUSIONS: Differences in end-of-life homecare nursing use are much larger between provinces than between community sizes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».