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Enregistrement W4286293114 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.12031

Quality of end-of-life care for patients with multiple myeloma: A 12-year analysis of a population-based cohort.

2022· article· en· W4286293114 sur OpenAlexaffabout
Ghulam Rehman Mohyuddin, Aynharan Sinnarajah, Anastasia Gayowsky, Kelvin Chan, Hsien Seow, Hira Mian

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreMcMaster UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortPalliative careContext (archaeology)PopulationEnd-of-life careRetrospective cohort studyMultiple myelomaInternal medicineEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12031 Background: Despite treatment advances, multiple myeloma (MM) remains a significant source of morbidity and mortality. The end of life for patients with MM has not previously been examined within the context of a population-based cohort in a publicly funded health system. Methods: We retrospectively analyzed patients with death attributable to MM between 2006-2018 using ICES linked databases in the public health care system in Ontario, Canada. Aggressive care was defined as two or more emergency department visits in the last 30 days before death, at least two new hospitalizations within 30 days of death, or an ICU admission within 30 days of death. Supportive care was defined as physician house call 2 weeks before death, or a palliative nursing or personal support visit at home in last 30 days before death. Multivariable logistic regression models were used to assess for factors predisposing to aggressive or supportive care. Patients were stratified based on receipt of autologous stem cell transplant (ASCT). Results: In total, 5095 patients were included (Table). Overall, 23.2% of patients received chemotherapy in last two weeks of life and 55.6% of patients died in the hospital. Most patients were admitted to hospital within the last 30 days of life (73.4%:ASCT cohort, 61.4%:non-ASCT cohort). A minority received aggressive care at end of life (28.3%:ASCT cohort, 20.4%:non-ASCT cohort), and a majority received supportive care at end of life (65.4%:ASCT cohort, 61.5%:non-ASCT cohort). Multivariate regression models showed that patients ≥ 80 years (compared to 60-69) were less likely to receive aggressive care (OR=0.54, 95% CI=0.42-0.68), and those with residence in smaller size community of < 10,000 were more likely to receive aggressive care (OR=1.89, 95% CI=1.5-2.4). Supportive care was significantly less likely to be received by patients (OR=0.72, 95% CI= 0.59 to 0.88) and more likely to be received by patients aged 18-49 (OR=1.9, 95% CI=1.2-3.1). Neighbourhoods with lowest income quintiles (OR=0.65, 95% CI=0.53-0.78) were less likely to receive supportive care. When trended over time, patients receiving supportive care at end of life increased (56.0% in 2006 to 70.3% in 2018). Conclusions: We demonstrate that despite improvements over time, a substantial number of patients with MM experience aggressive care and hospitalizations at the end of life. Despite this being a publicly funded system, disparities in end-of-life care based on age, income and area of residence are present.[Table: see text]

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)0,003
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 enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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