Insurance status and distant‐stage disease at diagnosis among adolescent and young adult patients with cancer aged 15 to 39 years: National Cancer Data Base, 2004 through 2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The percentage of adolescent and young adult (AYA) patients with cancer (those aged 15-39 years) diagnosed at a distant stage of disease did not significantly change between 1975 and 2004. It has been hypothesized that a lack of health insurance may be a significant risk factor for a diagnosis of distant-stage disease among AYA patients, but to the authors' knowledge this has not been examined in a national sample. METHODS: The National Cancer Data Base, a hospital-based cancer registry, was used to obtain data regarding incident cancer cases among patients aged 15 years to 39 years who were diagnosed between 2004 and 2010. After all exclusions, a total of 285,448 cases were available for analysis; all AYA cancer sites were included. A retrospective study was conducted to assess the association between insurance status and stage of disease at diagnosis. RESULTS: After adjusting for age, race/ethnicity, facility type, ZIP code-based income and education levels, and US Census region, it was found that among males, uninsured patients were 1.51 times more likely to be diagnosed at a distant stage of disease compared with patients with private insurance (95% confidence interval, 1.46-1.55). Among females, the effect of insurance was stronger, with uninsured patients found to be 1.86 times more likely to be diagnosed at a distant stage (95% confidence interval, 1.79-1.94). The effect of insurance status was substantially stronger for malignancies that are more amenable to early detection (melanoma, thyroid carcinoma, breast carcinoma, genitourinary carcinoma), and substantially weaker for those that are less amenable to early detection (lung carcinoma, adrenocortical carcinoma, Wilms tumor). CONCLUSIONS: In a large national sample of AYA patients with cancer, insurance status was found to be a strong independent risk factor for distant-stage disease at the time of diagnosis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».