Access to palliative care by disease trajectory: a population-based cohort of Ontario decedents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine access to palliative care between different disease trajectories and compare to other geographic areas. DESIGN: A retrospective population-based decedent cohort study using linked administrative data. SETTING: Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Ontario decedents between 1 April 2010 and 31 December 2012. Patients were categorised into disease trajectories: terminal illness (eg, cancer), organ failure (eg, chronic heart failure), frailty (eg, dementia), sudden death or other. INTERVENTIONS: Receipt of palliative care services from institutional and community settings, derived from a validated list of palliative care codes from multiple administrate databases. OUTCOME MEASURES: Receiving any palliative care services in the last year of life (yes/no), intensity (total days) and time of initiation of palliative care, in hospital and community sectors. Multivariable analysis examined the association between disease trajectory and the receipt of palliative care in the last year of life. RESULTS: We identified 235 159 decedents in Ontario. In the last year of life, 88% of terminal illness, 44% of organ failure and 32% of frailty decedents accessed at least one palliative care service. Most care was provided during an inpatient hospitalisation. Terminal illness decedents received twice as many palliative care days (mean of 49 days) compared with organ failure and frailty decedents. Patients with terminal illness initiated palliative care median of 107 days before death compared with median of 19 days among those using the US Medicare hospice benefit. CONCLUSIONS: Terminal illness decedents are more likely to receive any palliative care, with increased intensity and earlier before death than organ failure or frailty decedents. These data serve as a useful comparison for other countries with similar and different healthcare systems and eligibility criteria.
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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) | 0,001 | 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 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 ».