Days Spent at Home before Death from Cancer for Immigrants and Long-Term Residents in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Time at home before death is an emerging patient-centered metric of quality end-of-life care. It is unknown if immigrants who die from cancer in Ontario spend less time at home near the end of life. Objective: Compare the number of days at home (DAH) in the last six months of life for immigrants and long-term residents (LTRs) who die from cancer. Methods: Population-based cohort study (January 1, 2005 to December 31, 2013) using administrative databases. Participants were adults (≥18 years) who died from cancer in Ontario. Immigrants were defined as those who immigrated from 1985 onward. The outcome was DAH in the last six months of life. Analysis included univariate and multivariable regression, adjusting for patient and disease characteristics. Subgroup analyses assessed DAH by immigration class, time since immigration, and region of birth. Sensitivity analyses excluded patients with breast and prostate cancer to examine for sex differences. Results: Seventy-two thousand nine hundred eighty-eight individuals (3988 immigrants) were identified. Immigrants spent fewer DAH in the last six months (unadjusted 162 days vs. 164 days, p < 0.001). This remained statistically significant after adjusting (p = 0.0087). DAH varied by immigration class and region of birth. Sensitivity analyses suggest a sex difference in end-of-life time spent at home. Conclusions: Immigrants who die from cancer in Ontario spend fewer DAH before death than LTRs. This may be due to patient preferences, inequitable access to services, or availability of local relatives for support. Further research is needed to understand the causes of this association.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».