Palliative medicine outpatient clinic ‘no-shows’: retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patients who do not attend outpatient palliative care clinic appointments ('no-shows') may have unmet needs and can impact wait times. We aimed to describe the characteristics and outcomes associated with no-shows. METHODS: We retrospectively reviewed new no-show referrals to the Princess Margaret Cancer Centre Oncology Palliative Care Clinic (OPCC) in Toronto, Canada, between January 2017 and December 2018, compared with a random selection of patients who attended their first appointment, in a 1:2 ratio. We collected patient information, symptoms, performance status (Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) and outcomes. Univariable and multivariable logistic regression analyses were used to identify significant factors. RESULTS: Compared with those who attended (n=214), no-shows (n=103), on multivariable analysis, were at higher odds than those who attended of being younger (OR 0.98, 95% CI 0.96 to 1.00, p=0.019), living outside Toronto (OR 2.67, 95% CI 1.54 to 4.62, p<0.001) and having ECOG ≥2 (OR 2.98, 95% CI 1.41 to 6.29, p=0.004). No-shows had a shorter median survival compared with those who attended their first appointment (2.3 vs 8.7 months, p<0.001). CONCLUSION: Compared with patients who attended, no-shows lived further from the OPCC, were younger, and had a poorer ECOG. Strategies such as virtual visits should be explored to reduce no-shows and enable attendance at OPCCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».