Health Care Utilization in the Last Year of Life in Parkinson Disease and Other Neurodegenerative Movement Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Neurodegenerative movement disorders are rising in prevalence and are associated with high health care utilization. Generally, health care resources are disproportionately expended in the last year of life. Health care utilization by those with neurodegenerative movement disorders in the last year of life is not well-understood. The goal of this study was to assess the utilization of acute care in the last year of life among individuals with neurodegenerative movement disorders and determine whether outpatient neurology or palliative care affected acute care utilization and place of death. Methods: We conducted a retrospective cross-sectional study including health system administrative data in Alberta, Canada, from 2011 to 2017. Administrative data were used to determine place of death and quantify emergency department (ED) visits, hospitalizations, intensive care unit admissions, and outpatient generalist and specialist visits. Diagnoses were classified by 10th revision of the International Classification of Diseases codes. Stata 16v was used for statistical analyses. Results: < 0.001). Discussion: There are high rates of in-hospital death and acute care utilization in the year before death among those with neurodegenerative movement disorders. Most did not access specialist palliative or neurologic care in the last year of life. Outpatient palliative care and home care services were associated with increased odds of dying at home. Our results indicate the need for further research into the causes, costs, and potential modifiers to inform public health planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».