Disparities in Palliative Care Among Critically Ill Patients With and Without COVID-19 at the End of Life: A Population-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The surge in critical illness and associated mortality brought by the coronavirus virus disease 2019 (COVID-19) pandemic, coupled with staff shortages and restrictions of family visitation, may have adversely affected delivery of palliative measures, including at the end of life of affected patients. However, the population-level patterns of palliative care (PC) utilization among septic critically ill patients with and without COVID-19 during end-of-life hospitalizations are unknown. Methods: A statewide dataset was used to identify patients aged ≥ 18 years with intensive care unit (ICU) admission and a diagnosis of sepsis in Texas, who died during hospital stay during April 1 to December 31, 2020. COVID-19 was defined by the International Classification of Diseases, 10th Revision (ICD-10) code U07.1, and PC was identified by ICD-10 code Z51.5. Multivariable logistic models were fitted to estimate the association of COVID-19 with use of PC among ICU admissions. A similar approach was used for sensitivity analyses of strata with previously reported lower and higher than reference use of PC. Results: There were 20,244 patients with sepsis admitted to ICU during terminal hospitalization, and 9,206 (45.5%) had COVID-19. The frequency of PC among patients with and without COVID-19 was 32.0% vs. 37.1%, respectively. On adjusted analysis, the odds of PC use remained lower among patients with COVID-19 (adjusted odds ratio (aOR): 0.84, 95% confidence interval (CI): 0.78 - 0.90), with similar findings on sensitivity analyses. Conclusions: PC was markedly less common among critically ill septic patients with COVID-19 during terminal hospitalization, compared to those without COVID-19. Further studies are needed to determine the factors underlying these findings in order to reduce disparities in use of PC.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».