Assessing the Impact of Early Identification of Patients Appropriate for Palliative Care on Resource Use and Costs in the Final Month of Life
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study evaluates whether an intervention to identify Canadian patients eligible for a palliative approach changes the use of health care resources and costs within the final month of life. METHODS: Between 2014 and 2017, physicians identified 1,187 patients in family practice units and cancer centers who were likely to die within 1 year based on diagnosis, symptom assessment, and performance status. A multidisciplinary intervention that included activation of community resources and initiation of palliative planning was started. By using propensity-score matching, patients in the intervention group were matched 1:1 with nonintervention controls selected from provincial administrative data. We compared health care use and costs (using 2017 Canadian dollars) for 30 days before death between patients who died within the 1-year follow-up and matched controls. RESULTS: Groups (n = 629 in each group) were well-balanced in sociodemographic characteristics, comorbidities, and previous health care use. In the last 30 days, there was no differences in proportions between the two groups of patients regarding emergency department visits, intensive care unit admissions, or inpatient hospitalizations. However, patients in the intervention group had greater use of palliative physician encounters, community home care visits, and/or physician home visits (92.8% v 88.4%; P = .007). In the 507 pairs with cancer, more patients in the intervention group underwent chemotherapy (44% v 33%; P < .001) and radiation (18.7% v 3.2%; P = .043) in the last 30 days. Mean cost per patient was similar for the intervention group (mean, $17,231; 95% CI, $16,027 to $18,436) and for the control group (mean, $16,951; 95% CI, $15,899 to $18,004). CONCLUSION: Even with the limitations in our observational study design, identification of palliative patients did not significantly change overall costs but may shift resources toward palliative services.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».