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Enregistrement W3172243611 · doi:10.1200/jco.20.03698

Impact of Palliative Care Involvement on End-of-Life Care Patterns Among Adolescents and Young Adults With Cancer: A Population-Based Cohort Study

2021· article· en· W3172243611 sur OpenAlexaffabout
Alisha Kassam, Abha A. Gupta, Adam Rapoport, Amirrtha Srikanthan, Rinku Sutradhar, Jin Luo, Kimberley Widger, Joanne Wolfe, Craig C. Earle, Sumit Gupta

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationUniversity of OttawaHospital for Sick ChildrenOttawa HospitalSouthlake Regional Health Center
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careEnd-of-life careAdvance care planningRetrospective cohort studyPopulationCancerYoung adultOdds ratioCancer registryIntensive care unitCohort studyCohortEmergency medicineEmergency departmentInternal medicineNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Evidence suggests that adolescents and young adults (AYAs) with cancer (defined as age 15-39 years) receive high-intensity (HI) medical care at the end-of-life (EOL). Previous population-level studies are limited and lack information on the impact of palliative care (PC) provision. We evaluated prevalence and predictors of HI-EOL care in AYAs with cancer in Ontario, Canada. A secondary aim was to evaluate the impact of PC physicians on the intensity of EOL care in AYAs. METHODS: A retrospective decedent cohort of AYAs with cancer who died between 2000 and 2017 in Ontario, Canada, was assembled using a provincial registry and linked to population-based health care data. On the basis of previous studies, the primary composite measure HI-EOL care included any of the following: intravenous chemotherapy < 14 days from death, more than one emergency department visit, and more than one hospitalization or intensive care unit admission < 30 days from death. Secondary measures included the most invasive (MI) EOL care (eg, mechanical ventilation < 14 days from death) and PC physician involvement. We determined predictors of outcomes using appropriate regression models. RESULTS: Of 7,122 AYAs, 43.8% experienced HI-EOL care. PC physician involvement (odds ratio [OR], 0.57; 95% CI, 0.51 to 0.63) and older age at death (OR, 0.60; 95% CI, 0.48 to 0.74) were associated with a lower risk of HI-EOL care. AYAs with hematologic malignancies were at highest risk for HI and MI-EOL care. PC physician involvement substantially reduced the odds of mechanical ventilation at EOL (OR, 0.36; 95% CI, 0.30 to 0.43). CONCLUSION: A large proportion of AYAs with cancer experience HI-EOL care. Our study provides strong evidence that PC physician involvement can help mitigate the risk of HI and MI-EOL care in AYAs with cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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