Patterns of unavoidable and potentially avoidable hospitalizations among cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
e18030 Background: Hospitalizations can be distressing to patients and caregivers as well as costly to the healthcare system. Prior research in the non-oncology setting indicates that up to 50% of admissions are potentially avoidable. Our aims were to characterize the patterns of hospitalizations in cancer patients within a universal healthcare system and describe factors associated with potentially avoidable admissions. Methods: We reviewed all patients admitted to the British Columbia Cancer Agency over an 18 month period from 2013 to 2014. Pre-planned hospitalizations for inpatient treatments were excluded. Eligible hospitalizations were divided into 2 groups: unavoidable (UH) and potentially avoidable hospitalizations (PAH) based on pre-defined criteria, with discrepancies resolved via a consensus of clinicians. A multivariate analysis was conducted to test the associations of patient, disease, and treatment factors with UH and PAH. Results: Of 701 hospitalizations reviewed, 350 were eligible for inclusion. Among them, 286 (82%) and 64 (18%) were UH and PAH, respectively. Comparing between the UH and PAH groups, median ages at admission were 64 and 63 years, 48% and 45% were men, 67% and 66% were receiving palliative therapy, and median lengths of stay were 5 and 7 days, respectively (all p > 0.05). Patients with PAH were more likely to have a non-hematologic malignancy (92% vs 76% p < 0.01) and undergo a palliative care discussion while in hospital (14% vs 9% p = 0.03). The 30-day mortality rate after discharge was higher in the PAH subset (34% vs 13% p < 0.01). In multivariate analysis, significant factors associated with PAH included presence of cancer-related symptoms (OR 4.7 95% CI 1.7-13.3 p < 0.01), treatment toxicities (OR 3.9 95% CI 1.2-12 p = 0.02) and admissions in the preceding year (OR 3.4 95% CI 1.7-6.8 p < 0.01). In the 64 patients with PAH, admissions may be prevented with intensive follow-up (52%), better coordination of community supports (25%) and early palliative care discussions (20%). Conclusions: In our cohort, PAH were frequent in cancer patients and associated with poor short term outcomes. Optimization of outpatient care and better utilization of community and palliative care resources may reduce PAH.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».