Community-based specialist palliative care teams and health system costs at end of life: a retrospective matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to community-based specialist palliative care teams has been shown to improve patients' quality of life; however, the impact on health system expenditures is unclear. This study aimed to determine whether exposure to these teams reduces health system costs compared with usual care. METHODS: We conducted a retrospective matched cohort study in Ontario, Canada, using linked administrative data. Decedents treated by 1 of 11 community-based specialist palliative care teams in 2009/10 and 2010/11 (the exposed group) were propensity score matched (comorbidity, extent of home care, etc.) 1 to 1 to similar decedents in usual care (the unexposed group). The teams are comprised of a core group of specialized physicians, nurses and other providers; their role is to manage symptoms around the clock, provide education and coordinate care. Our primary outcome was the overall difference in health system costs (among 5 health care sectors) between all matched pairs of exposed versus unexposed patients in the last 30 days of life. RESULTS: The total cohort of decedents included 3109 matched pairs. Among matched pairs, the mean health system cost difference was $512 (95% confidence interval [CI] -$641 to -$383) lower in the last 30 days among exposed than among unexposed patients. In the last 30 days, the mean home care costs of the exposed group were $189 higher (95% CI -$151 to $227) than those of the unexposed group, but their mean hospital costs were $733 lower (95% CI -$950 to -$516). INTERPRETATION: Our study suggests that health system costs are lower for patients who have access to community-based specialist teams than for those who receive usual care alone, largely because of decreased hospital costs. Ensuring access to in-home palliative care support, as provided by these teams, is an efficacious strategy for reducing health care expenditures at the end of life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».