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Enregistrement W1514281697 · doi:10.1111/bju.12111

Sociodemographic disparities in the treatment of small renal masses

2013· article· en· W1514281697 sur OpenAlexaff
Andreas Becker, Florian Roghmann, Quoc‐Dien Trinh, Jens Hansen, Zhe Tian, Shahrokh F. Shariat, Joachim Noldus, Paul Perrotte, Markus Graefen, Pierre I. Karakiewicz, Maxine Sun

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Urology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyLogistic regressionRenal cell carcinomaOdds ratioPovertyInternal medicineSurgeryDemographyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the presence of specific sociodemographic disparities in the treatment of individuals with small renal masses. PATIENTS AND METHODS: Patients diagnosed with pT1aN0M0 renal cell carcinoma (RCC) were identified from the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (years 1988-2008). Treatment type was stratified into non-surgical and surgical management and the group of patients who underwent surgical intervention was further stratified into those who underwent partial nephrectomy (PN) and those who underwent radical nephrectomy (RN). The main variables of interest were race and gender, as well as family income and poverty and education levels. Temporal trend analyses and logistic regression models were performed. RESULTS: Of 26,468 patients with T1aN0M0 RCC, 2797 (10.6%) were non-surgically managed and 23,671 (89.4%) underwent surgery. Of the latter, 14,705 (62.1%) underwent RN and 8966 (37.9%) PN. In multivariable analyses, black patients were 23% more likely to be non-surgically managed than other ethnic groups, and if surgically managed, were 20% less likely to undergo PN (both P ≤ 0.007). Men were 19% more likely than women to be non-surgically managed, but remained 14% more likely to receive a PN (both P < 0.001). Treatment disparities according to income, education and poverty level were recorded. Poverty (odds ratio [OR]: 1.002) and education (OR: 0.998) proxies emerged as important determinants of non-surgical management, whereas income (OR: 1.08, all P ≤ 0.02) was a determinant of PN. CONCLUSIONS: Social inequalities regarding access to treatment remain prevalent among patients diagnosed with small renal masses. The persistence of such a phenomenon is a concerning trend which merits further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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