Access to Palliative Care during a Terminal Hospitalization
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research shows that access to palliative care can help patients avoid dying in hospital. However, access to palliative care services during the terminal hospitalization, specifically, has not been well studied. Objective: To determine whether access to palliative care varied by disease trajectory among terminal hospitalizations. Design, Setting, Subjects: We conducted a population-based retrospective cohort study of decedents who died in hospital in Ontario, Canada between 2012 and 2015 by using linked administrative databases. Measurements: Using hospital and physician billing codes, we classified access to palliative care in three mutually exclusive groups of patients with terminal hospitalization: (1) main diagnosis for admission was palliative care; (2) main diagnosis was not palliative care, but the patient received palliative care specialist consultation; and (3) the patient did not receive any specialist palliative care. We conducted a logistic regression on odds of never receiving palliative care. Results: We identified 140,475 decedents who died in an inpatient hospital unit, which represents 42% of deaths. Among inpatient hospital deaths, 23% ( n = 32,168) had palliative care listed as the main diagnosis for admission, 41% ( n = 58,210) received specialist palliative care consultation, and 36% ( n = 50,097) never had access to specialist palliative care. In our regression, dying of organ failure or frailty compared with cancer increased the odds of never receiving palliative care by 4.07 (95% confidence interval [CI]: 3.95–4.20) and 4.51 (95% CI: 4.35–4.68) times, respectively. Conclusions: A third of hospital deaths had no palliative care involvement. Access to specialist palliative care is particularly lower for noncancer decedents. Inpatient units play an important role in providing end-of-life care.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».