Healthcare Cost Trajectories in the Last 2 Years of Life Among Patients With a Solid Metastatic Cancer: A Prospective Cohort Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most studies describe the "average healthcare cost trend" among patients with cancer. We aimed to delineate heterogeneous trajectories of healthcare cost during the last 2 years of life of patients with a metastatic cancer and to assess the associated sociodemographic and clinical characteristics and healthcare use. PATIENTS AND METHODS: We analyzed a sample of 353 deceased patients from a cohort of 600 with a solid metastatic cancer in Singapore, and we used group-based trajectory modeling to identify trajectories of total healthcare cost during the last 2 years of life. RESULTS: The average cost trend showed that mean monthly healthcare cost increased from SGD $3,997 during the last 2 years of life to SGD $7,516 during the last month of life (USD $1 = SGD $1.35). Group-based trajectory modeling identified 4 distinct trajectories: (1) low and steadily decreasing cost (13%); (2) steeply increasing cost in the last year of life (14%); (3) high and steadily increasing cost (57%); and (4) steeply increasing cost before the last year of life (16%). Compared with the low and steadily decreasing cost trajectory, patients with private health insurance (β [SE], 0.75 [0.37]; P=.04) and a greater preference for life extension (β [SE], -0.14 [0.07]; P=.06) were more likely to follow the high and steadily increasing cost trajectory. Patients in the low and steadily decreasing cost trajectory were most likely to have used palliative care (62%) and to die in a hospice (27%), whereas those in the steeply increasing cost before the last year of life trajectory were least likely to have used palliative care (14%) and most likely to die in a hospital (75%). CONCLUSIONS: The study quantifies healthcare cost and shows the variability in healthcare cost trajectories during the last 2 years of life. Policymakers, clinicians, patients, and families can use this information to better anticipate, budget, and manage healthcare costs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle