The Impact of Frailty on Palliative Care Receipt, Emergency Room Visits and Hospital Deaths in Cancer Patients: A Registry-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) performance status is used in decision-making to identify fragile patients, despite the development of new and possibly more reliable measures. This study aimed to examine the impact of frailty on end-of-life healthcare utilization in deceased cancer patients. Method. Hospital Frailty Risk Scores (HFRS) were calculated based on 109 weighted International Classification of Diseases 10th revision (ICD-10) diagnoses, and HFRS was related to (a) receipt of specialized palliative care, (b) unplanned emergency room (ER) visits during the last month of life, and (c) acute hospital deaths. Results. A total of 20,431 deceased cancer patients in ordinary accommodations were studied (nursing home residents were excluded). Frailty, as defined by the HFRS, was more common in men than in women (42% vs. 38%, p < 0.001) and in people residing in less affluent residential areas (42% vs. 39%, p < 0.001). Patients with frailty were older (74.1 years vs. 70.4 years, p < 0.001). They received specialized palliative care (SPC) less often (76% vs. 81%, p < 0.001) but had more unplanned ER visits (50% vs. 35%, p < 0.001), and died more often in acute hospital settings (22% vs. 15%, p < 0.001). In multiple logistic regression models, the odds ratio (OR) was higher for frail people concerning ER visits (OR 1.81 (1.71–1.92), p < 0.001) and hospital deaths (OR 1.66 (1.51–1.81), p < 0.001), also in adjusted models, when controlled for age, sex, socioeconomic status at the area level, and for receipt of SPC. Conclusion. Frailty, as measured by the HFRS, significantly affects end-of-life cancer patients and should be considered in oncologic decision-making.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».