Low Socioeconomic Status Is Associated with Worse Survival in Children with Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While low socioeconomic status (SES) has been associated with inferior cancer outcome among adults, its impact in pediatric oncology is unclear. Our objective was therefore to conduct a systematic review to determine the impact of SES upon outcome in children with cancer. METHODS: We searched Ovid Medline, EMBASE and CINAHL from inception to December 2012. Studies for which survival-related outcomes were reported by socioeconomic subgroups were eligible for inclusion. Two reviewers independently assessed articles and extracted data. Given anticipated heterogeneity, no quantitative meta-analyses were planned a priori. RESULTS: Of 7,737 publications, 527 in ten languages met criteria for full review; 36 studies met final inclusion criteria. In low- and middle-income countries (LMIC), lower SES was uniformly associated with inferior survival, regardless of the measure chosen. The majority of associations were statistically significant. Of 52 associations between socioeconomic variables and outcome among high-income country (HIC) children, 38 (73.1%) found low SES to be associated with worse survival, 15 of which were statistically significant. Of the remaining 14 (no association or high SES associated with worse survival), only one was statistically significant. Both HIC studies examining the effect of insurance found uninsured status to be statistically associated with inferior survival. CONCLUSIONS: Socioeconomic gradients in which low SES is associated with inferior childhood cancer survival are ubiquitous in LMIC and common in HIC. Future studies should elucidate mechanisms underlying these gradients, allowing the design of interventions mediating socioeconomic effects. Targeting the effect of low SES will allow for further improvements in childhood cancer survival.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».