Inpatient palliative care in metastatic adrenocortical carcinoma: a retrospective analysis using the National Inpatient Sample database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of inpatient palliative care (IPC) in advanced cancer patients represents a well-established guideline recommendation. This study examines the utilization rates and patterns of IPC among patients with metastatic adrenocortical carcinoma (mACC). METHODS: Relying on the Nationwide Inpatient Sample database (2007-2019), we tabulated IPC rates in mACC patients. Estimated annual percentage changes (EAPC) analyses as well as multivariable logistic regression models (MLRM) predicting IPC use were fitted. RESULTS: Of 2040 mACC patients, 238 (12%) received IPC. Overall, the rate of IPC increased from 3.7% to 19.1% between 2007 and 2019 (EAPC +9.6%, P=0.001). During the same period, in-hospital mortality remained unchanged from 12.1 to 13.8% (EAPC 0.1%; P=0.97). Younger age at admission (<60 years; MLRM OR=0.70, P=0.013), solitary metastatic site (OR=0.63; P=0.015), and non-brain metastases (OR=0.62; P=0.033) were all associated with lower IPC use. CONCLUSIONS: In mACC patients, IPC use has increased from a marginal 3.7% to a moderate annual value of 19.1% in the most recent study year. These rates were not driven by a concomitant increase in in-hospital mortality (12.1% to 13.8%; P=0.9). and may be interpreted as an improvement in quality of care. Despite this encouraging increase, some patient characteristics herald lower IPC use. In consequence, younger patients, those with solitary metastatic sites, and non-brain metastases should be carefully considered for IPC to decrease or completely reduce the IPC access barrier maximally.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».