MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385829265 · doi:10.1200/op.22.00615

Medical Assistance in Dying in Patients With Cancer

2023· review· en· W4385829265 sur OpenAlexaffabout
Chloé Thabet, Paul Wheatley‐Price, Sara Moore

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Medical assistance in dying (MAiD) was legalized in Canada in 2016. To date, patients with cancer account for 69% of MAiD deaths, yet little information is available about these patients. We reviewed disease and treatment characteristics of patients with cancer who underwent MAiD to better understand this population and identify gaps in our current system of care. MATERIALS AND METHODS: Patients with cancer who underwent MAiD through the Champlain Regional MAiD Network from June 2016 to November 2020 were reviewed. Baseline demographic, diagnostic, and treatment details were collected by retrospective review. RESULTS: During the study period, 255 patients with cancer underwent MAiD. At the time of MAiD, 201 patients (79%) had metastatic disease. Most prevalent solid organ tumors were gastrointestinal (30%), lung (18%) and genitourinary (14%). MAiD was primarily provided in the home (48%) or an acute inpatient facility (40%). One hundred eighty-nine (74%) patients were evaluated by medical oncology, 23 by gynecology oncology (9%), 11 by hematology oncology (4%), and 177 (69%) by radiation oncology. One hundred fifty-eight (62%) patients were not seen by oncology specialists in the 30 days prior to MAiD. One hundred fifty-nine patients (62%) had at least one line of systemic therapy, 138 patients (54%) received radiotherapy, and 61 patients (24%) did not receive cancer-directed treatment. Palliative care assessed at least 213 patients (84%). Common reasons for pursuing MaiD included disease-related symptoms (33%), fear of future suffering or disability (19%), and the ability to control the time and manner of death (17%). In 36% of cases, the reason was not documented. CONCLUSION: Although formal oncology consultation is not required before MAiD, with an ever-increasing number of novel cancer therapies, oncologists, cancer centers, and MAiD providers should consider collaborating to ensure a streamlined assessment process for 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,282
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJCO Oncology PracticeMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207