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Enregistrement W3013142751 · doi:10.1186/s12904-020-0538-y

Impact of socioeconomic status on end-of-life costs: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3013142751 sur OpenAlex
Caberry W. Yu, Mohammad Alavinia, David A. Alter

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteCanada Research ChairsQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLConfidence intervalSocioeconomic statusMEDLINEConfoundingMeta-analysisLife expectancyGerontologyQuality of life (healthcare)End-of-life careComorbidityDemographyPalliative careEnvironmental healthPopulationPsychological interventionPsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Socioeconomic inequalities in access to, and utilization of medical care have been shown in many jurisdictions. However, the extent to which they exist at end-of-life (EOL) remains unclear. METHODS: Studies in MEDLINE, EMBASE, CINAHL, ProQuest, Web of Science, Web of Knowledge, and OpenGrey databases were searched through December 2019 with hand-searching of in-text citations. No publication date or language limitations were set. Studies assessing SES (e.g. income) in adults, correlated to EOL costs in last year(s) or month(s) of life were selected. Two independent reviewers performed data abstraction and quality assessment, with inconsistencies resolved by consensus. RESULTS: A total of twenty articles met eligibility criteria. Two meta-analyses were performed on studies that examined total costs in last year of life - the first examined costs without adjustments for confounders (n = 4), the second examined costs that adjusted for confounders, including comorbidities (n = 2). Among studies which did not adjust for comorbidities, SES was positively correlated with EOL costs (standardized mean difference, 0.13 [95% confidence interval, 0.03 to 0.24]). However, among studies adjusting for comorbidities, SES was inversely correlated with EOL expenditures (regression coefficient, -$150.94 [95% confidence interval, -$177.69 to -$124.19], 2015 United States Dollars (USD)). Higher ambulatory care and drug expenditure were consistently found among higher SES patients irrespective of whether or not comorbidity adjustment was employed. CONCLUSION: Overall, an inequality leading to higher end-of-life expenditure for higher SES patients existed to varying extents, even within countries providing universal health care, with greatest differences seen for outpatient and prescription drug costs. The magnitude and directionality of the relationship in part depended on whether comorbidity risk-adjustment methodology was employed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,009
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,295
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle