Surveillance after resection for colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Professional societies recommend posttreatment surveillance for colorectal cancer (CRC) survivors. This study describes the use of surveillance over time, with a particular focus on racial/ethnic disparities, and also examines the role of area characteristics, such as capacity for CRC screening, on surveillance. METHODS: Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER)-Medicare data were used to identify individuals aged 66 to 85 years who were diagnosed with CRC from 1993 to 2005 and treated with surgery. The study examined factors associated with subsequent receipt of a colonoscopy, carcinoembryonic antigen (CEA) testing, primary care (PC) visits, and a composite measure of overall surveillance. RESULTS: Of eligible subjects, 61.0% had a colonoscopy, 68.0% had CEA testing, 77.1% had PC visits, and 43.0% received overall surveillance. After adjustment, blacks were less likely than whites to undergo colonoscopy (odds ratio [OR] 0.76, 95% confidence interval [CI] = 0.69-0.83) and to receive CEA testing and overall surveillance, whereas white/Hispanic rates did not differ. Rates for all outcomes increased from 1993 to 2005, but black/white disparities remained. Individuals in areas with greatest capacity for CRC screening were more likely (OR = 1.09, 95% CI = 1.02-1.18) to receive colonoscopy, and those in areas with the greatest percentage of blacks were less likely (OR = 0.89, 95% CI = 0.83-0.95) to receive colonoscopy. Those living in areas with shortage of PC were less likely to receive PC visits (OR = 0.55, 95% CI = 0.48-0.64) and overall surveillance (OR = 0.83, 95% CI = 0.71-0.98). CONCLUSIONS: Many CRC survivors do not get recommended surveillance, and black/white disparities in rates of surveillance have not improved. Characteristics of the area where an individual lives contribute to the use of surveillance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».