Predictors of Specialized Pediatric Palliative Care Involvement and Impact on Patterns of End-of-Life Care in Children With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The impact of specialized pediatric palliative care (SPPC) teams on patterns of end-of-life care is unknown. We sought to determine (1) which children with cancer access SPPC and (2) the impact of accessing SPPC on the risk of experiencing high-intensity end-of-life care (intensive care unit admission, mechanical ventilation, or in-hospital death). Methods Using a provincial childhood cancer registry, we assembled a retrospective cohort of Ontario children with cancer who died between 2000 and 2012 and received care through pediatric institutions with an SPPC team. Patients were linked to population-based administrative data capturing inpatient, outpatient, and emergency visits. Children were classified as having SPPC, general palliative care, or no palliative care on the basis of SPPC clinical databases, physician billing codes, or inpatient diagnosis codes. Results Of the 572 children, 166 (29%) received care from an SPPC team for at least 30 days before death, and 100 (17.5%) received general palliative care. SPPC involvement was significantly less likely for children with hematologic cancers (OR, 0.3; 95% CI, 0.3 to 0.4), living in the lowest income areas (OR, 0.4; 95% CI, 0.2 to 0.8), and living further from the treatment center (OR, 0.5; 95% CI, 0.4 to 0.5). SPPC was associated with a five-fold decrease in odds of intensive care unit admission (OR, 0.2; 95% CI, 0.1 to 0.4), whereas general palliative care had no impact. Similar associations were seen with all secondary indicators. Conclusion When available, SPPC, but not general palliative care, is associated with lower intensity care at the end of life for children with cancer. However, access remains uneven. These results provide the strongest evidence to date supporting the creation of SPPC teams.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».