Intensity of end-of-life (EOL) cancer care in Western Washington (WA) versus Alberta (AB), Canada (CA).
Notice bibliographique
Résumé
89 Background: Aggressive care at the EOL may lead to unnecessary suffering and healthcare costs for patients (pts) with cancer. Despite similar populations and state-of-the-art cancer delivery systems, we hypothesize that EOL care may be more intense in the United States (US) multi-payer system vs the CA single-payer system. Using cancer registry and claims data, we compared EOL cancer care between WA and AB. Methods: Adult pts with AJCC stage II-IV solid tumors who died between 2014 and 2016 were identified from regional population-based cancer registries in WA and AB. Data sources were 1) WA State Cancer Registry (WSCR) and Western WA Cancer Surveillance System (CSS) linked to enrollment files and claims from four regional insurers and 2) CA National Ambulatory Care Reporting System (NACRS), Discharge Abstracts Database (DAD), and CT records from AB Health Services. Proportions of pts receiving chemotherapy (CT), ICU admission, or > 1 ED visit in the last 30 days of life (DOL) in WA and AB were determined and compared using two sample z-test with two-tailed hypothesis (α = 0.05). Results: 11,177 AB and 7,906 WA pts met study inclusion criteria. Median age was 71 (IQR 61-79) and 75 (IQR 68-82) for AB and WA, respectively. The most common cancer types represented include lung (31% AB; 35% WA), colorectal (17% AB; 9% WA), breast (10% AB; 6% WA) and prostate (11% AB; 4% WA). A similar proportion of pts in WA and AB experienced multiple ED visits in the last 30 DOL (12.4% WA vs 12.1% AB). CT use in the last 14 and 30 DOL was greater in WA vs AB (6.3% and 13.4% vs 2.7% and 6.6%, respectively) and ICU admissions in the last 30 DOL were substantially greater in WA vs AB (19.9% vs 3.9%). Conclusions: CT use and ICU admissions in the last 30 DOL were more common in WA than AB. The lower rate of ICU admissions in AB may be due to a provincial effort to prioritize goals of care discussions . Future studies to characterize and compare drivers of inappropriately aggressive EOL care may help improve cancer care for patients (pts) in the US and AB. [Table: see text]
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».