Palliative Care Involvement and End-of-Life Care Intensity Among Adolescents and Young Adults with Nonmalignant Illnesses: A Population-Based Cohort Study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adolescents and young adults (AYAs) with life-limiting illnesses face unique challenges and often receive late or no palliative care (PC). This study examines the correlation between PC involvement and the intensity of end-of-life care among AYAs with nonmalignant life-limiting illnesses. Design: A retrospective cohort study analyzing population-based health care data from 2010 to 2018. Setting/Subjects: The study population included AYAs aged 15–39 who died in Ontario, Canada, from nonmalignant life-limiting illnesses during the study period ( n = 2313). Measurements: PC involvement was defined as at least one encounter with a PC provider. End-of-life (EOL) care intensity was measured using rates of emergency department visits, hospitalizations, intensive care unit admissions, and mechanical ventilation in the last 30 days of life. Results: Of the 2313 AYAs studied, 37.5% had at least one PC encounter during their lifetime. Specialist PC delivered ≥90 days before death was associated with lower intensity of EOL care, including fewer intensive care unit deaths (17% vs. 34% versus 31%, p < 0.0001) and emergency department visits (17% vs. 27% versus 21%, p = 0.0091) when compared to generalist PC and no PC, respectively. Conclusions: AYAs with nonmalignant illnesses received high EOL care intensity and had a high percentage of death in acute care settings. Specialist PC involvement was associated with improved EOL care outcomes compared with generalist and no 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».