Impact of physician-based palliative care delivery models on health care utilization outcomes: A population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing involvement of palliative care generalists may improve access to palliative care. It is unknown, however, if their involvement with and without palliative care specialists are associated with different outcomes. AIM: To describe physician-based models of palliative care and their association with healthcare utilization outcomes including: emergency department visits, acute hospitalizations and intensive care unit (ICU) admissions in last 30 days of life; and, place of death. DESIGN: Population-based retrospective cohort study using linked health administrative data. We used descriptive statistics to compare outcomes across three models (generalist-only palliative care; consultation palliative care, comprising of both generalist and specialist care; and specialist-only palliative care) and conducted a logistic regression for community death. SETTING/PARTICIPANTS: All adults aged 18-105 who died in Ontario, Canada between April 1, 2012 and March 31, 2017. RESULTS: Of the 231,047 decedents who received palliative services, 40.3% received generalist, 32.3% consultation and 27.4% specialist palliative care. Across models, we noted minimal to modest variation for decedents with at least one emergency department visit (50%-59%), acute hospitalization (64%-69%) or ICU admission (7%-17%), as well as community death (36%-40%). In our adjusted analysis, receipt of a physician home visit was a stronger predictor for increased likelihood of community death (odds ratio 9.6, 95% confidence interval 9.4-9.8) than palliative care model (generalist vs consultation palliative care 2.0, 1.9-2.0). CONCLUSION: The generalist palliative care model achieved similar healthcare utilization outcomes as consultation and specialist models. Including a physician home visit component in each model may promote community death.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».