Association between high cost user status and end-of-life care in hospitalized patients: A national cohort study of patients who die in hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background:Studies comparing end-of-life care between patients who are high cost users of the healthcare system compared to those who are not are lacking.Aim:The objective of this study was to describe and measure the association between high cost user status and several health services outcomes for all adults in Canada who died in acute care, compared to non-high cost users and those without prior healthcare use.Settings and participants:We used administrative data for all adults who died in hospital in Canada between 2011 and 2015 to measure the odds of admission to the intensive care unit (ICU), receipt of invasive interventions, major surgery, and receipt of palliative care during the hospitalization in which the patient died. High cost users were defined as those in the top 10% of acute healthcare costs in the year prior to a person’s hospitalization in which they died.Results:Among 252,648 people who died in hospital, 25,264 were high cost users (10%), 112,506 were non-high cost users (44.5%) and 114,878 had no prior acute care use (45.5%). After adjustment for age and sex, high cost user status was associated with a 14% increased odds of receiving an invasive intervention, a 15% increased odds of having major surgery, and an 8% lower odds of receiving palliative care compared to non-high cost users, but opposite when compared to patients without prior healthcare use.Conclusions:Many patients receive aggressive elements of end-of-life care during the hospitalization in which they die and a substantial number do not receive palliative care. Understanding how this care differs between those who were previously high- and non-high cost users may provide an opportunity to improve end of life care for whom better care planning and provision ought to be an equal priority.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».