Disparities in access to palliative care facilities for patients with and without cancer: A retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
Background: To date, little is known about the characteristics of patients who are admitted to a palliative care bed for end-of-life care. Previous data suggest that there are disparities in access to palliative care services based on age, sex, diagnosis, and socioeconomic status, but it is unclear whether these differences impact access to a palliative care bed. Aim: To better identify patient factors associated with the likelihood/rate of admission to a palliative care bed. Design: A retrospective chart review of all initiated palliative care bed applications through an electronic referral program was conducted over a 24-month period. Setting/participants: Patients who apply and are admitted to a palliative care bed in a Canadian metropolitan city. Results: A total of 2743 patients made a total of 5202 bed applications to 9 hospice/palliative care units in 2015–2016. Referred and admitted cancer patients were younger, male, and more functional than compared to non-cancer patients (all p < 0.001). Referred and admitted patients without cancer were more advanced in their illness trajectory, with an anticipated prognosis <1 month and Palliative Performance Status of 10%–20% (all p < 0.001). On multivariate analysis, a diagnosis of cancer and a prognosis of <3 months were associated with increased likelihood and/or rate of admission to a bed, whereas the presence of care needs, a longer prognosis and a PPS of 30%–40% were associated with decreased rates and/or likelihood of admission. Conclusion: Patients without cancer have reduced access to palliative care facilities at end-of-life compared to patients with cancer; at the time of their application and admission, they are “sicker” with very low performance status and poorer prognoses. Further studies investigating disease-specific clinical variables and support requirements may provide more insights into these observed disparities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 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 | 0,001 |
| 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 ».