Exploring the Definitions and Outcomes of Early Palliative Care Criteria in Individuals with Advanced Lung Cancer: A Multiple Method Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Ontario, about 51.9% of decedents have palliative care records in their last year, but only 1/5 access publicly funded home care. Early specialist palliative care may boost home service use and lower hospital visits. Early palliative care (EPC) has multiple definitions, and this thesis aims to identify these definitions, assess their applicability to health data, and analyze them using EOL outcomes. Objectives: This dissertation aimed to review and synthesize EPC definitions for individuals with life-limiting chronic illnesses (cancer and non-cancer) to inform criteria; establish consensus on defining EPC using administrative data for advanced cancer patients in Ontario; and examine associations between EPC criteria and quality indicators using ICES data. Methods: This dissertation was completed using multiple methods. For objective 1, a scoping review was conducted, following the Joanna Briggs Institute Methodology. Objective 2 used review results and a consensus method with pre-set criteria in a modified Delphi study. For objective 3, a population-based retrospective cohort study analyzed administrative data from ICES. Results: EPC definitions in literature vary, including initiation and implementation. A scoping review of 153 articles identified five EPC criteria categories: time-based, prognosis-based, location-based, treatment-based, and symptom-based. From these, five criteria applicable to lung cancer patients using ICES data were condensed into three: 1) time-from-index (disease to first palliative care), 2) time-before-death (care >3 months before death), and 3) first-care setting (outpatient). These were analyzed for associations with supportive and aggressive EOL indicators. Time-from-index (0-4 and 4-8 weeks) correlated with fewer aggressive and more supportive indicators. Time-before-death showed similar patterns, as did first-care setting EPC criteria. Conclusions: This dissertation shows variability in defining EPC but confirms its importance and link to better end-of-life quality indicators. Different time-based definitions serve different purposes, reflecting various aspects of care. Examining evidence-based definitions has highlighted the pros and cons of each approach, which is vital for analyzing EPC interventions. Ultimately, creating a standardized, patient-centred definition incorporating timing, location, and needs is key for equitable access and optimal outcomes.
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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 | 0,079 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».