Impact of specialist palliative care on utilization of healthcare and social services at the end-of-life: a nationwide register-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Non-malignant diseases cause 60% of non-communicable diseases requiring palliative care, yet specialist palliative care services primarily focus on cancer. We investigated end-of-life healthcare and social services utilization among cancer and non-malignant patients, and, secondarily, access to specialist palliative care and its effect on services utilization. This retrospective, nationwide register-based study included all adults (n = 38 540) who died from non-communicable life-limiting diseases in Finland in 2019, categorized into neurodegenerative (31%), other non-malignant (36%), and cancer (33%) groups. Hospital was the most common place of death (61%). Healthcare utilization substantially increased during the final weeks of life in all groups but remained highest in cancer patients. Social services utilization was highest in neurodegenerative diseases. Specialist palliative care contact was significantly (P < .001) higher in cancer (30.1%) compared to neurodegenerative (10.9%) and other non-malignant (7%) diseases. Early (>30 days before death) compared to late/no specialist palliative care contact significantly reduced emergency care contacts (47.8% vs. 52.2%) and hospitalizations in secondary hospitals (24.7% vs. 33.7%), and increased specialist palliative care ward (15.5% vs. 1.5%) and hospital-at-home (36.8% vs. 3.4%) utilization during the final month (P < .001). Healthcare utilization was high in all disease groups, highest among cancer patients. Hospital was the most common place of death. Specialist palliative care contact was rare in non-malignant diseases. Early contact with specialist palliative care associated with lower emergency care utilization and secondary hospital inpatient care during the last month of life. These results highlight the necessity for timely equitable specialist palliative care services for all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».