Health Care Contact Days Among Older Cancer Survivors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Health care contact days-days spent receiving health care outside the home-represent an intuitive, practical, and person-centered measure of time consumed by health care. METHODS: We linked 2019 Medicare Current Beneficiary Survey and traditional Medicare claims data for community-dwelling older adults with a history of cancer. We identified contact days (ie, spent in a hospital, emergency department, skilled nursing facility, or inpatient hospice or receiving ambulatory care including an office visit, procedure, treatment, imaging, or test) and described patterns of total and ambulatory contact days. Using weighted Poisson regression models, we identified factors associated with contact days. RESULTS: We included 1,168 older adults representing 4.51 million cancer survivors (median age, 76.4 years, 52.8% women). The median (IQR) time from cancer diagnosis was 65 (27-126) months. In 2019, these adults had mean (standard deviation) total contact days of 28.4 (27.6) and ambulatory contact days of 24.2 (23.6). These included days for tests (8.0 [8.8]), imaging (3.6 [4.1]), visits with any clinicians (12.4 [11.5]), and visits with primary care clinicians (4.4 [4.7]), and nononcology specialists (7.1 [9.4]) specifically. Sixty-four percent of days with a nonvisit ambulatory service (eg, a test) were not on the same day as a clinician visit. Factors associated with more total contact days included younger age, lower income, more chronic conditions, poor self-rated health, and tendency to "go to doctor as soon as feel bad." CONCLUSION: Older adult cancer survivors spent nearly 1 month of the year receiving health care outside the home. This care was largely ambulatory, often delivered by nononcologists, and varied by factors beyond clinical characteristics. These results highlight the need to recognize patient burdens and improve survivorship care delivery, including through care coordination.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle