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Enregistrement W3206810979 · doi:10.1186/s12904-021-00865-5

Predictors of the final place of care of patients with advanced cancer receiving integrated home-based palliative care: a retrospective cohort study

2021· article· en· W3206810979 sur OpenAlexaboutno aff
Ri Yin Tay, Rozenne W. K. Choo, Wah Ying Ong, Allyn Hum

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésPalliative careMedicineRetrospective cohort studyLogistic regressionConcordanceCohortAdvance care planningEnd-of-life careCancerPlace of deathFamily medicineMultivariate analysisEmergency medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Meeting patients' preferences for place of care at the end-of-life is an indicator of quality palliative care. Understanding the key elements required for terminal care within an integrated model may inform policy and practice, and consequently increase the likelihood of meeting patients' preferences. Hence, this study aimed to identify factors associated with the final place of care in patients with advanced cancer receiving integrated, home-based palliative care. METHODS: This retrospective cohort study included deceased adult patients with advanced cancer who were enrolled in the home-based palliative care service between January 2016 and December 2018. Patients with < 2 weeks' enrollment in the home-based service, or ≤ 1-week duration at the final place of care, were excluded. The following information were retrieved from patients' electronic medical records: patients' and their families' characteristics, care preferences, healthcare utilization, functional status (measured by the Palliative Performance Scale (PPSv2)), and symptom severity (measured by the Edmonton Symptom Assessment System). Multivariate logistic regression was employed to identify independent predictors of the final place of care. Kappa value was calculated to estimate the concordance between actual and preferred place of death. RESULTS: A total of 359 patients were included in the study. Home was the most common (58.2%) final place of care, followed by inpatient hospice (23.7%), and hospital (16.7%). Patients who were single or divorced (OR: 5.5; 95% CI: 1.1-27.8), or had older family caregivers (OR: 3.1; 95% CI: 1.1-8.8), PPSv2 score ≥ 40% (OR: 9.1; 95% CI: 3.3-24.8), pain score ≥ 2 (OR: 3.6; 95% CI: 1.3-9.8), and non-home death preference (OR: 23.8; 95% CI: 5.4-105.1), were more likely to receive terminal care in the inpatient hospice. Patients who were male (OR: 3.2; 95% CI: 1.0-9.9), or had PPSv2 score ≥ 40% (OR: 8.6; 95% CI: 2.9-26.0), pain score ≥ 2 (OR: 3.5; 95% CI: 1.2-10.3), and non-home death preference (OR: 9.8; 95% CI: 2.1-46.3), were more likely to be hospitalized. Goal-concordance was fair (72.6%, kappa = 0.39). CONCLUSIONS: Higher functional status, greater pain intensity, and non-home death preference predicted institutionalization as the final place of care. Additionally, single or divorced patients with older family caregivers were more likely to receive terminal care in the inpatient hospice, while males were more likely to be hospitalized. Despite being part of an integrated care model, goal-concordance was sub-optimal. More comprehensive community networks and resources, enhanced pain control, and personalized care planning discussions, are recommended to better meet patients' preferences for their final place of care. Future research could similarly examine factors associated with the final place of care in patients with advanced non-cancer conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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