Predictors of Specialty Outpatient Palliative Care Utilization Among Persons With Serious Illness
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Outpatient Palliative Care (OPC) benefits persons living with serious illness, yet barriers exist in utilization. OBJECTIVES: To identify factors associated with OPC clinic utilization. METHODS: Emergency Medicine Palliative Care Access is a multicenter, randomized control trial comparing two models of palliative care for patients recruited from the Emergency Department (ED): nurse-led telephonic case management and OPC (one visit a month for six months). Patients were aged 50+ with advanced cancer or end-stage organ failure and recruited from 19 EDs. Using a mixed effects hurdle model, we analyzed patient, provider, clinic and healthcare system factors associated with OPC utilization. RESULTS: Among the 603 patients randomized to OPC, about half (53.6%) of patients attended at least one clinic visit. Those with less than high school education were less likely to attend an initial visit than those with a college degree or higher (aOR 0.44; CI 0.23, 0.85), as were patients who required considerable assistance (aOR 0.45; CI 0.25, 0.82) or had congestive heart failure only (aOR 0.46; CI 0.26, 0.81). Those with higher symptom burden had a higher attendance at the initial visit (aOR 1.05; CI 1.00, 1.10). Reduced follow up visit rates were demonstrated for those of older age (aRR 0.90; CI 0.82, 0.98), female sex (aRR 0.84; CI 0.71, 0.99), and those that were never married (aRR 0.62; CI 0.52, 0.87). CONCLUSION: Efforts to improve OPC utilization should focus on those with lower education, more functional limitations, older age, female sex, and those with less social support. Trial Registration ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03325985.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».