Palliative care intervention and aggressive care at end-of-life in patients with advanced pancreatic adenocarcinoma.
Notice bibliographique
Résumé
244 Background: Unresectable pancreatic cancer carries one of the worst prognoses amongst malignancies. For these patients, their treatment at end-of-life represents some of the most expensive care they will receive. Resource-intensive care at the end of life contrasts with the preferences of many patients and their family members. We have examined the intensity of end-of-life care in patients diagnosed with unresectable pancreatic adenocarcinoma using a previously published aggressiveness score. Methods: The surveillance and epidemiology unit of the program of care for cancer identified all patients diagnosed with unresectable pancreatic adenocarcinoma in Nova Scotia between January 1, 2011 and December 31, 2014. Charts were then reviewed for demographic data, Charlson Comorbidity Index, and consultation with Palliative Care. An aggressiveness of end-of-life care score, which has been previously described in the literature, was employed. Briefly, scores ranged from 0 to 6, with higher scores representing more aggressive care. One point was assigned for each of the following events in the last 30 days of life: two or more emergency department visits, two or more hospitalizations, 14 or more inpatient days, chemotherapy, intensive care unit admission, death in hospital. One-way ANOVA was then performed to determine factors associated with more aggressive end-of-life care. Results: In total, 264 patients met inclusion criteria. Mean aggressiveness of end-of-life care was 0.92 (95% CI 0.8 – 1.03). On average, patients seen by Palliative Care at any point in their illness had less aggressive treatment than those never seen by Palliative Care (0.83 vs 1.38, p = 0.001). Conclusions: In patients diagnosed with unresectable pancreatic cancer, less aggressive end-of-life care Further work, including prospective studies, is needed to identify a true association between palliative care intervention and less aggressive care at end-of-life. Such an association could lead to benefits for the patient and reduce costly resource-intensive 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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».