Trends and Social Barriers for Inpatient Palliative Care in Patients With Metastatic Bladder Cancer Receiving Critical Care Therapies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of inpatient palliative care (IPC) in the treatment of advanced cancer represents a well-established guideline recommendation. A recent analysis showed that patients with genitourinary cancer benefit from IPC at the second lowest rate among 4 examined primary cancers, namely lung, breast, colorectal, and genitourinary. Based on this observation, temporal trends and predictors of IPC use were examined in patients with metastatic urothelial carcinoma of the bladder (mUCB) receiving critical care therapies (CCTs). PATIENTS AND METHODS: Patients with mUCB receiving CCTs were identified within the Nationwide Inpatient Sample database (2004-2015). IPC use rates were evaluated in estimated annual percentage change (EAPC) analyses. Multivariable logistic regression models with adjustment for clustering at the hospital level were used. RESULTS: Of 1,944 patients with mUCB receiving CCTs, 191 (9.8%) received IPC. From 2004 through 2015, IPC use increased from 0.7% to 25.0%, respectively (EAPC, +23.9%; P<.001). In analyses stratified according to regions, the highest increase in IPC use was recorded in the Northeast (EAPC, +44.0%), followed by the West (EAPC, +26.8%), South (EAPC, +22.9%), and Midwest (EAPC, +15.5%). Moreover, the lowest rate of IPC adoption in 2015 was recorded in the Midwest (14.3%). In multivariable logistic regression models, teaching status (odds ratio [OR], 1.97; P<.001), more recent diagnosis (2010-2015; OR, 3.89; P<.001), and presence of liver metastases (OR, 1.77; P=.02) were associated with higher IPC rates. Conversely, Hispanic race (OR, 0.42; P=.03) and being hospitalized in the Northeast (OR, 0.36; P=.01) were associated with lower rate of IPC adoption. Finally, patients with a primary admission diagnosis that consisted of infection (OR, 2.05; P=.002), cardiovascular disorders (OR, 2.10; P=.03), or pulmonary disorders (OR, 2.81; P=.005) were more likely to receive IPC. CONCLUSIONS: The rate of IPC use in patients with mUCB receiving CCTs sharply increased between 2004 and 2015. The presence of liver metastases, infections, or cardiopulmonary disorders as admission diagnoses represented independent predictors of higher IPC use. Conversely, Hispanic race, nonteaching hospital status, and hospitalization in the Midwest were identified as independent predictors of lower IPC use and represent targets for efforts to improve IPC delivery in patients with mUCB receiving CCT.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».