Association between end-of-life cancer care and immigrant status: a retrospective cohort study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare recent immigrants and long-term residents in Ontario, Canada, on established health service quality indicators of end-of-life cancer care. DESIGN: Retrospective, population-based cohort study of cancer decedents between 2004 and 2015. SETTING: Ontario, Canada. PARTICIPANTS: We grouped 13 085 immigrants who arrived in Ontario in 1985 or later into eight major ethnic groups based on birth country, mother tongue and surname, and compared them to 229 471 long-term residents who were ≥18 years at the time of death. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Aggressive care, defined as a composite of ≥2 emergency department visits, ≥2 new hospitalisations or an intensive care unit admission within 30 days of death; and supportive care, defined as a physician house call within 2 weeks, or palliative nursing or personal support worker home visit within 6 months of death. Multivariable logistic regression was used to examine the association between immigration status and the odds of each main outcome. RESULTS: Compared with long-term residents, immigrants overall and by ethnic group had higher rates of aggressive care (13.7% vs 17.5%, respectively; p<0.001). Among immigrants, Southeast Asians had the highest use while White-Eastern and Western Europeans had the lowest. Supportive care use was similar between long-term residents and immigrants (50.0% vs 50.5%, respectively; p=0.36), though lower among Southeast Asians (46.6%) and higher among White-Western Europeans (55.6%). After adjusting for sociodemographic characteristics and comorbidities, immigrants remained more likely than long-term residents to receive aggressive care (OR: 1.15, 95% CI 1.09 to 1.21), yet were less likely to receive supportive care (OR: 0.95, 95% CI 0.91 to 0.98). CONCLUSIONS: Among cancer decedents in Ontario, immigrants are more likely to use aggressive healthcare services at the end of life than long-term residents, while supportive care varies by ethnicity. Contributors to variation in end-of-life care require further study.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».