Geographic variations in place of death and palliative care utilisation in the last three months of life in high-income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Geographic variations in end-of-life healthcare utilisation may highlight disparities in access to care, including palliative care. Studies demonstrate that place of death and palliative care utilisation are influenced by geographic exposures such as sociodemographic and socioeconomic characteristics, rurality, and health service availability. No systematic review has synthesised the evidence across multiple geographic exposures. This is important to provide conclusions from a broader evidence base and inform equitable commissioning of palliative care services. Aim To investigate the influence of geographic exposures on individual-level place of death and palliative care utilisation in the last three months of life, to identify potential disparities in end-of-life healthcare provision. Methods In this systematic literature review of quantitative data with narrative synthesis, nine databases were searched for peer-reviewed observational studies published between 1st January 2004 and 1st October 2024. Eligible studies recruited adults in high-income countries and compared two or more geographic exposures. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results Of 9,296 studies identified, 51 retrospective studies across 24 countries were included. Rurality was positively associated with home death and decreased palliative care utilisation. Regarding healthcare availability, greater bed availability in hospital or long-term care facilities increased likelihood of death in that facility. Similarly, closer proximity to a hospice or hospital location increased likelihood of death in that facility. Hospital death may be positively associated with residence in certain countries, regions of high population density, and those containing capital cities. Conclusions Findings highlight geographic variations as areas of focus for commissioners and policymakers to reduce local end-of-life healthcare inequities. We make recommendations regarding structural care gaps, service efficiency, and innovation in palliative care provision. Protocol registration Prospero registration number CRD42019154912.
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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 | 0,010 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».