Active identification of patients appropriate for palliative care: Impact on use of palliative care and home care resources.
Notice bibliographique
Résumé
101 Background: This research evaluates whether active identification of patients who may benefit from a palliative approach to care changes the use of palliative care and home care services. Methods: Between 2014 and 2017, Cancer Care Ontario implemented the INTEGRATE project at 4 cancer centres and 4 primary care teams. Physicians in participating sites were encouraged to systematically identify patients who were likely to die within 1 year and would benefit from a palliative approach to care. Patients in the INTEGRATE intervention group were 1:1 matched to non-intervention controls selected from provincial healthcare administrative data based on a publicly funded health system using the propensity score-matching. Palliative care and home care services utilization was evaluated within 1 year after the date of identification (index date), censoring on death, or March 31, 2017, the study end date. Cumulative incidence function was used to estimate the probability of having used care services, with death as a competing event. Rate of service use per 360 patient-days was calculated. Analyses were done separately for palliative care and home care. Results: Of the 1,187 patients in the INTEGRATE project, 1,185 were matched to a control. The intervention and the control groups were well-balanced on demographics, diagnosis, comorbidities, and death status. The probability of using palliative services in the intervention group was 80.3%, which was significantly higher than that in the control group (62.4%) with more palliative care visits in the intervention group [29.7 (95%CI: 29.4 to 30.1] per 360 patient-days) than in the control group [19.6 (95%CI: 19.3 to 19.9) per 360 patient-days]. The intervention group had a greater probability of receiving home care (81.4%) than the control group (55.2%) with more homecare visits per 360 patient-days [64.7 (95%CI: 64.2 to 65.3) vs. 35.3 (95%CI: 34.9 to 35.7)] The intervention group also had higher physician home visits as compared to the control group (36.5% vs. 23.7%). Conclusions: Physicians actively identifying patients that would benefit from palliative care resulted in increased use of palliative care and home care services.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».