Days at Home in the Last 6 Months of Life: A Patient-Determined Quality Indicator for Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Quality end-of-life care (EoLC) is a key aspect of oncology. Days at home in the last 6 months of life represents a novel, patient-driven quality indicator of EoLC. We measured days at home in a large population of patients with cancer in Ontario, Canada. Trends over time and predictors of more or less time at home were also determined. METHODS: We conducted a population-based retrospective study using health administrative data linked by unique, encoded identifiers and analyzed at the ICES. Quantile regression was used to determine significant predictors of more or less time at home. RESULTS: Of 72,987 patients who died of cancer in Ontario, Canada and met our inclusion criteria, the median number of days spent at home in the last 6 months of life was 164 (interquartile range [IQR], 144 to 175 days) of a possible 180 days. Patients with hematologic cancers spent significantly fewer days at home (156; IQR, 134 to 170 days). The strongest predictors of more time at home were male sex (+2.87 days relative to female sex; CI, 2.43 to 3.31 days) and receipt of palliative care before the last 6 months of life (+2.38 days; CI, 1.95 to 2.08 days). Additional predictors included income, age, cancer type, comorbidity burden, and health region. The majority of patients (69.7%) did not die at home. CONCLUSION: Days at home in the last 6 months of life, obtained from administrative data, can be used as a measure of quality EoLC. Predictors of days at home may prove valuable targets for future policy intervention.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».