End-of-life healthcare use and associated costs for First Nations Australians diagnosed with cancer in Queensland, Australia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cancer significantly impacts First Nations Australians, with higher incidence and lower survival rates. However, understanding of end-of-life (EOL) service use and costs in this population is limited. We aimed to assess EOL healthcare utilisation and costs for First Nations cancer patients in Queensland, Australia. METHODS: Retrospective data from CancerCostMod, a linked administrative dataset of all cancer diagnoses in Queensland, were used. This dataset includes records from the Queensland Cancer Registry (QCR) from July 1, 2011, to June 30, 2015, linked to Queensland Health Admitted Patient Data Collection (QHAPDC), Emergency Department (ED) Information Systems, Medicare Benefits Schedule (MBS), and Pharmaceutical Benefits Scheme (PBS) data from July 2011 to June 30, 2018. All diagnosed cancer patients who had died during the study period (N = 467) were included. Health service usage and costs during the last 6 months of life were described and compared across care type, comorbidity status, age group, and residential remoteness using Mann-Whitney and Kruskal-Wallis tests. RESULTS: Individuals had at least one hospital episode (100%), ED visit (83%), MBS claim (96%), and PBS claim (96%). The median overall cost per person for hospital episodes was AUD$40,996, with higher costs for those receiving palliative care (AUD$43,521) and chemotherapy (AUD$50,437) compared to those who did not receive these services (palliative: AUD$34,208, chemotherapy: AUD$38,557). Having comorbidities and living in regional and remote areas were associated with higher hospital costs. CONCLUSION: The study findings may guide the re-design and delivery of optimal and culturally appropriate EOL care for First Nations Australians diagnosed with cancer.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».