IMPACT: Prevalence and Predictors of High-Intensity End-of-Life Care Among Adolescents and Young Adults with Cancer in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents and young adults (AYA) with cancer may experience disproportionate rates of high-intensity (HI) end-of-life (EOL) care. We conducted a population-based linkage study examining a decedent cohort of all Ontario AYA aged 15-21 years diagnosed with six primary cancers between 1992-2012. The primary composite outcome (HI-EOL care) included any of: intravenous chemotherapy ≤14 days from death; >1 emergency department visit; >1 hospitalization; or any intensive care unit (ICU) admission ≤30 days from death. Secondary outcomes included hospital deaths and measures of most invasive (MI)-EOL care. The outcome prevalence trends were examined, as were the predictors using regression models. Of 483 patients, 292 (60.5%) experienced HI-EOL care. AYA with hematological malignancies and relapsed disease experienced the highest and lowest odds of all outcomes, respectively. The prevalence of MI-EOL care may be increasing, especially for pediatric patients. This work is the first to identify LOC-based disparities in AYA EOL care.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».