Notice bibliographique
Résumé
The evidence base for palliative care is heavily skewed toward patients with cancer, despite the fact that there are twice as many patients with palliative care needs and noncancer illness. This thesis seeks to establish the evidence for clinical practice and policy development for palliative care programs to improve end-of-life care. The first study was a systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials of patients with primarily noncancer illness. We found that receipt of palliative care, compared with usual care, was significantly associated with less acute healthcare use and modestly lower symptom burden, and no significant difference in quality of life. The second study measured the association between newly initiated palliative care in the last 6 months of life, healthcare use and location of death in a cohort of adults dying from noncancer illness; and compared these associations with those who die from cancer. We found that among those dying of chronic organ failure, palliative care was associated with a reduction in the rate of emergency department use, hospitalizations and ICU admissions. Palliative care was associated with increased rates of emergency department use and hospitalization in patients dying of dementia, which differed depending upon whether they lived in the community or in a nursing home. In our third study, we measured the association between physician rates of referral to palliative care and location of death in hospitalized adults with serious illness, which include patients dying of cancer and noncancer illness. We found that patients who were cared for by physicians with higher rates of referral to palliative care were less likely to die in hospital and more likely to die at home. Standardizing referral to palliative care may help reduce physician-level variation in referral as a barrier to access. Collectively, these thesis findings highlight the potential benefits of palliative care in patients with select noncancer illness and identify further knowledge gaps for other common noncancer illnesses. Scaling existing palliative care to increase access through sustained investment in physician training and current models of collaborative palliative care may improve end-of-life care, which have significant implications for health policy.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».