Locus‐of‐care disparities in end‐of‐life care intensity among adolescents and young adults with cancer: A population‐based study using the IMPACT cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents and young adults (AYAs) with cancer may experience elevated rates of high-intensity end-of-life (HI-EOL) care. Locus-of-care (LOC) disparities (pediatric vs adult) in AYA end-of-life (EOL) care are unstudied. METHODS: A decedent population-based cohort of Ontario AYAs diagnosed between 1992 and 2012 at the ages of 15 to 21 years was linked to administrative data. The authors determined the prevalence and associations of a composite outcome of HI-EOL care that included any of the following: intravenous chemotherapy within 14 days of death, more than 1 emergency department visit, more than 1 hospitalization, or an intensive care unit (ICU) admission within 30 days of death. Secondary outcomes included measures of the most invasive EOL care (ventilation within 14 days of death and ICU death) and in-hospital death. RESULTS: There were 483 decedents: 60.5% experienced HI-EOL care, 20.3% were ventilated, and 22.8% died in the ICU. Compared with patients with solid tumors, patients with hematological malignancies had the greatest odds of HI-EOL care (odds ratio [OR], 2.3; 95% confidence interval [CI], 1.5-3.4), ventilation (OR, 4.7; 95% CI, 2.7-8.3), and ICU death (OR, 4.4; 95% CI, 2.6-4.4). Subjects treated in pediatric centers versus adult centers near death (OR, 2.4; 95% CI, 1.2-4.8) and those living in rural areas (OR, 2.1; 95% CI, 1.1-3.9) were more likely to experience ICU death. CONCLUSIONS: AYAs with cancer experience high rates of HI-EOL care, with patients in pediatric centers and those living in rural areas having the highest odds of ICU death. This study is the first to identify LOC-based disparities in EOL care for AYAs, and it highlights the need to explore the mechanisms underlying these disparities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».