Sociodemographic disparities in the treatment of small renal masses
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».