Disparities in access to care at high‐volume institutions for uro‐oncologic procedures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Socioeconomic status represents an established barrier to health care access. Age, sex, and race may also play a role. The authors examined whether these affect the access to high-volume hospitals for uro-oncologic procedures in the United States. METHODS: Within the Nationwide Inpatient Sample (NIS), the authors focused on radical prostatectomy (RP), radical cystectomy, and nephrectomy (Nx) performed within the 5 most contemporary years (2003-2007). Logistic regression models were used to estimate the impact of the primary predictors on the likelihood of receiving care at a high-volume hospital. RESULTS: Between 2003 and 2007, 62,165 RP, 6557 radical cystectomy, and 28,062 Nx cases were recorded within the NIS. Patient age (P = .001), year of surgery (P = .001), Charlson Comorbidity Index (P ≤ .025), median Zip Code income (highest vs lowest quartile, P = .001), and insurance status (private vs Medicare, P = .008) were independent predictors of being treated at high-volume institutions. Moreover, black race was an independent predictor of decreased utilization of high-volume institutions for radical cystectomy (P = .012), and female sex was an independent predictor of decreased utilization of high-volume institutions for Nx (P = .016). CONCLUSIONS: On average, old, sick, poor, and Medicare patients were less likely to be treated at high-volume hospitals for uro-oncologic surgery. Similarly, black patients were less likely to have a radical cystectomy at a high-volume hospital, and female patients were less likely to have an Nx at a high-volume hospital. Selective referral of individuals who are less likely to receive care at such institutions may represent a health care priority intended to optimize outcomes across all population strata.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».