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Enregistrement W4294843759 · doi:10.1200/op.22.00110

End-of-Life Health Resource Utilization for Limited English-Proficient Patients With Advanced Non–Small-Cell Lung Cancer

2022· article· en· W4294843759 sur OpenAlexaffabout
Bonnie Leung, Selina K. Wong, Cheryl Ho

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careReferralLung cancerMedical recordAdvance care planningMultivariate analysisRetrospective cohort studyCancerCohortInternal medicineEmergency medicineFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Limited English-proficient (LEP) patients with non–small-cell lung cancer (NSCLC) may receive less palliative care services and more likely to receive aggressive end-of-life (EoL) care. Goals of this retrospective cohort study are to compare access to community palliative home care (CPHC), do not resuscitate (DNR) form completion, place of death, and health resource utilization at EoL between English-proficient (EP) and LEP patients with NSCLC in Vancouver, Canada. METHODS: All patients with advanced NSCLC referred in 2016 and received medical care were included. Patients were classified as LEP if seen with a medical interpreter. Descriptive statistics and univariate and multivariate analyses were used to compare the outcomes between the two groups. RESULTS: One hundred eighty-six patients were referred, 66% EP. Rates of CPHC referral and DNR form completion were the same for both groups (84% and 92%, P = 1.00). LEP patients received earlier access to CPHC (15 v 10 weeks before death, P = .039). Rates of ER visits within 6 months and 30 days of death were 0.89 for EP patients and 0.7 for LEP patients, P = .374, and 0.1 for EP patients and 0.13 for LEP patients, P = .244. Hospitalization rates within 6 months and 30 days of death were 1.4 for EP patients and 1.59 for LEP patients, P = .640, and 0.67 for EP patients and 0.81 for LEP patients, P = .091. EP patients were more likely to have a home death (26% v 14%), whereas LEP patients died in acute care (23% v 14%) or a tertiary palliative care unit (24% v 19%). This was not statistically significant ( P = .335). LEP patients had better median overall survival (8.5 v 5.4 months, P < .001), but when controlled by age, mutation, and EP status, only receipt of palliative-intent systemic therapy was statistically significant. CONCLUSION: EP and LEP patients with NSCLC have similar referral rates to CPHC, DNR form completion, and EoL health resource utilization. The measured EoL variables did not demonstrate significant disparities between EP and LEP patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,388 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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