Race affects access to nephrectomy but not survival in renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess whether, in contemporary patients with renal cell carcinoma (RCC), access to nephrectomy is the same between the Blacks and Whites, and that there is no difference in mortality after stratification for treatment type. PATIENTS AND METHODS: The effect of race has received little attention in RCC; only two reports have addressed and suggested the presence of racial disparities, including access to nephrectomy and survival after nephrectomy, where Black patients were disadvantaged relative to Whites. We used the Surveillance, Epidemiology and End Results data from 12 516 patients of all stages diagnosed and treated for RCC between 2000 and 2004. The effect of race (Black vs White) on nephrectomy rate was addressed in logistic regression and binomial regression models, and Cox regression models tested the effect of race on overall survival. RESULTS: Black patients were 50% less likely to have a nephrectomy than their White counterparts. However, race had no effect on overall survival when the entire cohort was assessed, as well as in subgroups of patients with or without nephrectomy. CONCLUSIONS: Although race is a determinant of access to nephrectomy, it should not be interpreted as a barrier to care, as survival was unaffected by race in patients having a nephrectomy or not. Instead, race might represent a proxy of comorbidity and life-expectancy, which represent surgical selection criteria for nephrectomy.
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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 | 0,006 |
| 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) | 0,002 | 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 ».