Outcomes after emergency department use in patients with cancer receiving chemotherapy in Ontario, Canada: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with cancer frequently require emergency medical care during treatment. The objective of this study was to characterize emergency department visits made by patients with cancer receiving chemotherapy and to describe associated outcomes. METHODS: This retrospective cohort study used population-based administrative data from Ontario, Canada. Patients aged 18 years and older, with a cancer diagnosis, and who received chemotherapy in the 30 days before being seen in an emergency department between 2013 and 2017 were included. Emergency department discharge diagnosis codes were categorized to identify the most frequent emergency department diagnoses. We examined the proportion of patients admitted to hospital and 30-day mortality. We used logistic regression to identify predictors of hospital admission. RESULTS: We identified 218 459 emergency department visits made by 87 555 patients. The median number of emergency department visits per patient was 2 (interquartile range 1-3). Hematological, gastrointestinal, breast and lung cancer were the most common malignancies represented. The most common emergency department diagnoses were infection or fever (57 036 [26.1%]) and gastrointestinal diagnoses (26 456 [12.2%]). Of all visits, 77 978 (35.7%) resulted in admission to hospital. Thirty-day mortality after an emergency department visit was 9.8%. There was an increased odds of admission among patients who previously received palliative consultation, patients with bone or soft tissue or hematological malignancies, and patients with infection, gastrointestinal, pulmonary, cardiac, weakness or genitourinary and nephrology diagnoses. INTERPRETATION: Patients with cancer frequently used the emergency department during chemotherapy, and 1 in 4 emergency department visits were for infection or fever. These results highlight opportunities to optimize care for certain patients being actively treated for cancer, particularly around infectious complaints.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».