Does early palliative care reduce end-of-life hospital costs? A propensity-score matched, population-based, cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
12006 Background: Few studies describe how early versus late palliative care affects end-of-life health services costs. The aim of this study was to investigate the impact of early vs not-early palliative care among cancer decedents on the combined costs of receiving aggressive care (ED/hospitalization) and supportive care (home care/physician home visit). Methods: Using linked administrative databases, we created a retrospective cohort of cancer decedents between 2004 -2014 in Ontario, Canada. We identified those who received “early” palliative care (palliative care service used in the hospital or community 12 to 6 months before death [exposure]). We used propensity score matching to identify a control group of “not-early” palliative care, hard matched on age, sex, cancer type and stage. The propensity score included region, year, treatment, etc. We examined differences in median costs (including hospital, ED, physician, and home care costs) between pairs in the last month of life. Results: We identified 144,306 cancer decedents, of which 37% received early palliative care in the exposure period. After propensity score matching, we created 36,238 pairs of decedents who received early and not-early palliative care. After matching the early and not-early groups had equal distributions of age, sex, cancer type (24% lung cancer) and stage (25% stage 3 or 4). Among those who received early palliative care, 56.3% used hospital in-patient care in the last month, whereas 66.7% of the control group (not-early palliative care) used in-patient care; considering only inpatient hospital costs, those receiving early palliative care used a median of $2,894 in the last month of life compared to the control group of $5,311 (p < 0.001). Overall median costs in the last month of life for patients in the early palliative care vs the control group was $11,129 vs. $10,598 (p < 0.001). Conclusions: In our population-based, propensity-score matched, cohort study of cancer decedents, receiving early palliative care reduced the median overall health system costs, especially via avoiding hospitalizations in the last month of life.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».