Prevalence and predictors of high-intensity end-of-life care among adolescents and young adults with cancer in Ontario: a population-based study using the IMPACT cohort.
Notice bibliographique
Résumé
10559 Background: End-of-life (EOL) care in adolescents and young adults (AYA) with cancer is poorly characterized, though this group may be at risk of elevated rates of high-intensity (HI) care and consequently, increased EOL suffering. Few population-based studies exist, and are limited by incomplete clinical information. AYA care patterns can vary by locus of care (LOC – pediatric v. adult), but LOC disparities in AYA EOL care are unstudied. Methods: We conducted a retrospective decedent population-based cohort study of all Ontario AYA diagnosed between 15-21 years of age with 6 prevalent primary cancers between 1992-2012, who died ≤5 years from diagnosis. Chart-abstracted clinical data were linked to health services data. The primary composite outcome (HI-EOL care) included any of: intravenous chemotherapy ≤14 days from death; > 1 emergency department visit ≤30 days from death; or > 1 hospitalization or intensive care unit (ICU) admission ≤30 days from death. Secondary outcomes included measures of the most invasive (MI) EOL care: mechanical ventilation ≤14 days from death, and death in the ICU. Factors associated with HI-EOL were examined. Results: Of 483 patients, 292 (60.5%) experienced HI-EOL care, 98 (20.3%) were mechanically ventilated ≤14 days from death, and 110 (22.8%) died in the ICU. Patients with hematological malignancies (v. solid tumors) were at greatest risk of HI-EOL care (OR, 2.3; 95CI, 1.5-3.5, p < 0.01), mechanical ventilation (OR, 5.4; 95CI, 3.0-9.7, p < 0.01), and death in an ICU (OR, 4.9; 95CI, 2.8-8.5, p < 0.01). AYA who died in a pediatric center were substantially more likely to experience MI-EOL measures compared to those dying in adult centers (mechanical ventilation, OR 3.2, 95CI 1.3-7.6, p = 0.01). Assessment of interactions showed LOC-based disparities widening over the study period (ICU death in pediatric v. adult centres: early period OR 0.9, 95CI 0.3-2.9, p = 0.91; late period OR 3.3, 95CI 1.2-9.2, p = 0.02; interaction term p = 0.04). AYA living in rural areas were also at higher risk of experiencing mechanical ventilation (OR, 2.0; 95CI, 1.0-3.8, p = 0.04) and death in ICU (OR, 2.1; 95CI, 1.1-4.0, p = 0.02). Conclusions: AYA with cancer experience high rates of HI-EOL care, with patients in pediatric centers and those living in rural areas at highest risk of MI-EOL care. Our study is the first to identify LOC-based disparities in AYA EOL care. Future studies should explore mechanisms underlying these disparities, including potential differences in palliative care services.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».