Infants, children, youth and young adults with a serious illness in British Columbia: a population-based analysis using linked administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric palliative care aims to improve quality of life among infants, children, youth and young adults with serious illnesses, sometimes over years, but estimates of infants, children, youth and young adults requiring pediatric palliative care have been highly variable and need refinement. We sought to describe this population in British Columbia and identify clinical instability to inform program planning in pediatric palliative care. METHODS: We conducted a population-based analysis using linked administrative health data from 2012/13 to 2016/17. We applied a coding framework validated in the United Kingdom to estimate the number of BC residents aged 0-25 years with serious illnesses and to identify 5 clinical stages. We describe demographics, estimate prevalence and model risk of instability, defined as having urgent hospital admissions, admissions to the intensive care unit or death. RESULTS: About 2500 infants, children, youth and young adults were admitted to hospital with a serious illness diagnosis each study year, of which around 50% were infants, 60% or so of whom had perinatal or congenital diagnoses. Compared with children aged 1-4 years, infants had the highest risk of instability (odds ratio [OR] 6.59, 95% confidence interval [CI] 5.97-7.29). Compared with oncology patients, infants, children, youth and young adults with neurological (OR 1.43, 95% CI 1.21-1.70) and otherwise specified diagnoses (OR 1.55, 95% CI 1.39-1.73) had a higher risk of instability. INTERPRETATION: The population of infants, children, youth and young adults with serious illnesses in BC is substantially larger than that currently receiving pediatric palliative care. Future planning of these services needs to consider expanding its reach, focusing particularly on infants and other subpopulations with high risk of instability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».