Differences in trends in discharge location in a cohort of hospitalized patients with cancer and non-cancer diagnoses receiving specialist palliative care: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with and without cancer are frequently hospitalized, and have specialist palliative care needs. In-hospital mortality can serve as a quality indicator of acute care. Trends in acute care outcomes have not previously been evaluated in patients with confirmed specialist palliative care needs or between diagnostic groups. Aim: To compare trends in discharge location between hospitalized patients with and without cancer who received specialist palliative care. Design: Retrospective cohort study. Association between diagnosis (cancer, non-cancer) and in-hospital mortality was assessed using multivariable logistic regression, controlling for demographic, clinical, and admission-specific information. Setting/participants: Patients who received specialist palliative care at an academic tertiary hospital in Toronto, Canada from 2013 to 2019. Results: The cohort comprised 6846 patients, 5024 with and 1822 without cancer. A higher proportion of patients without cancer had a Palliative Performance Scale score <30%, anticipated prognosis of <1 month, and were referred for end-of-life care (all p < 0.001). The adjusted odds of dying in hospital was 1.24-times higher among patients without cancer (95% CI: 1.05–1.46; p = 0.011). Though the proportion of patients without cancer who died in hospital decreased by 8.4% from 2013 to 2019, this proportion (41.2%) remained substantially higher compared to patients with cancer (14.0%) in 2019. Conclusions: Hospitalized patients without cancer were referred to specialist palliative care at a lower functional status, a poorer anticipated prognosis, and more likely for end-of-life care; and were more likely to die in hospital. Future studies are required to determine whether a proportion of hospital deaths in patients without cancer represent goal-discordant end-of-life care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».