Association of socioeconomic status with medical assistance in dying: a case–control analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Economic constraints are a common explanation of why patients with low socioeconomic status tend to experience less access to medical care. We tested whether the decreased care extends to medical assistance in dying in a healthcare system with no direct economic constraints. DESIGN: Population-based case-control study of adults who died. SETTING: Ontario, Canada, between 1 June 2016 and 1 June 2019. PATIENTS: Patients receiving palliative care under universal insurance with no user fees. EXPOSURE: Patient's socioeconomic status identified using standardised quintiles. MAIN OUTCOME MEASURE: Whether the patient received medical assistance in dying. RESULTS: A total of 50 096 palliative care patients died, of whom 920 received medical assistance in dying (cases) and 49 176 did not receive medical assistance in dying (controls). Medical assistance in dying was less frequent for patients with low socioeconomic status (166 of 11 008=1.5%) than for patients with high socioeconomic status (227 of 9277=2.4%). This equalled a 39% decreased odds of receiving medical assistance in dying associated with low socioeconomic status (OR=0.61, 95% CI 0.50 to 0.75, p<0.001). The relative decrease was evident across diverse patient groups and after adjusting for age, sex, home location, malignancy diagnosis, healthcare utilisation and overall frailty. The findings also replicated in a subgroup analysis that matched patients on responsible physician, a sensitivity analysis based on a different socioeconomic measure of low-income status and a confirmation study using a randomised survey design. CONCLUSIONS: Patients with low socioeconomic status are less likely to receive medical assistance in dying under universal health insurance. An awareness of this imbalance may help in understanding patient decisions in less extreme clinical settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».