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Enregistrement W2894133014 · doi:10.1200/jgo.18.13800

Acute-Care Hospital Use Patterns Near End-of-Life for Cancer Patients Who Die in Hospital in Canada

2018· article· en· W2894133014 sur OpenAlexaffabout
J. Tung, K. DeCaria, Deborah Dudgeon, E. Green, Raquel Shaw Moxam, Jin Niu, Rami Rahal

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCanadian Partnership Against Cancer
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careEnd-of-life careEmergency departmentAcute careCancerPlace of deathEmergency medicineAcute hospitalIntensive care unitQuality of life (healthcare)Health careMedical emergencyIntensive care medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Acute-care hospitals have a role in managing the needs of people with cancer when they are at the end-of-life; however, overutilization of hospital care at the end-of-life results in poorer quality of life and can worsen the patient's experience. Early integration of comprehensive palliative care can greatly reduce unplanned visits to the emergency department, reduce avoidable admissions to hospital, shorten hospital stays, and increase the number of home deaths as well as improve the quality of life of patients with advanced cancer. Aim: To describe the current landscape of acute-care hospital utilization near the end-of-life across Canada and indirectly examine access to palliative care in cancer patients who die in hospital. Methods: Data were obtained from the Canadian Institute for Health Information. The analysis was restricted to adults aged 18+ who died in an acute care hospital in 2014/15 and 2015/16 for nine provinces and three territories. The Discharge Abstract Database was used to extract acute-care cancer death abstracts. Data on intensive care unit (ICU) admissions includes only facilities that report ICU data. Results: Acute care utilization at end-of-life remains commonplace. In Canada (excluding Québec), 43% (48,987) of deaths from cancer occurred in acute-care hospitals, with 70% admitted through the emergency department (ED). In the last six months of life, cancer patients dying in hospital had a median cumulative length of stay ranging from 17 to 25 days, depending on the province. Between 18.1% and 32.8% of patients experienced two or more admissions to the hospital in the last month of life. The proportion of cancer patients admitted to the ICU in the last 14 days of life ranged from 6.4% to 15.1%. Patient demographics (age, sex, place of residence) and clinical factors (cancer type) were often predictors of hospital utilization at end-of-life and likely point to inequities in access to palliative and end-of-life care. Conclusion: Despite previous patient surveys indicating that patients would prefer to receive care and spend their finals days at home or in a hospice, there appears to be overuse of and overreliance on acute care hospital services near the end-of-life in Canada. The high rates of hospital deaths and admissions through the ED at the end-of-life for cancer patients may signal a lack of planning for impeding death and inadequate availability of or access to community- and home-based palliative and end-of-life care services. Acute care hospitals may have a role in managing the health care needs of people affected by cancer; however, end-of-life care should be an option in other settings that align with patient preferences. Standards or practice guidelines to identify, assess and refer patients to palliative care services earlier in their cancer journey should be developed and implemented to ensure optimal quality of life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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