Predictors of specialized pediatric palliative care involvement and impact on patterns of end-of-life care in children with cancer: A population-based study.
Notice bibliographique
Résumé
10573 Background: Children with cancer are at risk of receiving high-intensity (HI) care at the end-of-life (EOL) and associated high symptom burden. The impact of palliative care (PC) delivered by generalists or of specialized pediatric palliative care (SPPC) on patterns of EOL care is unknown, with previous studies limited by small sample sizes or low response rates. Methods: Using a provincial registry, we assembled a retrospective cohort of Ontario children with cancer who died between 2000-2012 and who received care through a pediatric institution with a SPPC team and a clinical PC database. Patients were linked to population-based healthcare data capturing inpatient, outpatient, and emergency visits. Clinical PC databases were used to identify patients receiving SPPC. Remaining patients were categorized as having received either general PC (GPC) or no PC depending on the presence of PC associated physician billing or inpatient codes. We determined predictors of SPPC involvement, and whether either SPPC or GPC was associated with HI-EOL outcomes: ICU admission < 30 days from death, mechanical ventilation < 14 days from death, or in hospital death. Sensitivity analyses excluded treatment-related mortality (TRM) cases. Results: 572 patients met inclusion criteria. Children less likely to receive SPPC services included those with hematologic cancers [odds ratio (OR) 0.33, 95th confidence interval (CI) 0.30-0.37; p < 0.001)], in the lowest income quintile (OR 0.44, 95CI 0.23-0.81; p = 0.009), and living at increased distance from the treatment center (OR 0.46, 95CI 0.40-0.52; p < 0.0001). In multivariate analysis, SPPC was associated with a 3-fold decrease in the odds of an EOL ICU admission (OR 0.32, 95CI 0.18-0.57), while GPC had no impact. Similar associations were seen with all other HI-EOL indicators. Excluding TRM had little impact. Conclusions: SPPC, but not GPC, is associated with lower intensity care at EOL. Access to such care however remains uneven. In the absence of randomized trials, these results provide the strongest evidence to date supporting the creation of SPPC teams. These results can be used to support PC advocacy and policy efforts.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».