Influence of socioeconomic factors on survival after breast cancer—A nationwide cohort study of women diagnosed with breast cancer in Denmark 1983–1999
Notice bibliographique
Résumé
The reasons for social inequality in breast cancer survival are far from established. Our study aims to study the importance of a range of socioeconomic factors and comorbid disorders on survival after breast cancer surgery in Denmark where the health care system is tax-funded and uniform. All 25,897 Danish women who underwent protocol-based treatment for breast cancer in 1983-1999 were identified in a clinical database and information on socioeconomic variables and both somatic and psychiatric comorbid disorders was obtained from population-based registries. We used Cox proportional hazards models to estimate the association between socioeconomic position and overall survival and further to analyse breast cancer specific deaths in a competing risk set-up regarding all other causes of death as competing risks. The adjusted hazard ratio (HR) for death was reduced in women with higher education (HR, 0.91; 95% confidence interval (CI), 0.85-0.98), with higher income (HR, 0.93; 95% CI, 0.87-0.98) and with larger dwellings (HR, 0.90; 95% CI, 0.85-0.96 for women living in houses larger than 150 m(2)). Presence of comorbid disorders increased the HR. An interaction between income and comorbid disorders resulting in a 15% lower survival 10 year after primary surgery in poor women with low-risk breast cancer having comorbid conditions ( approximately 65%) compared to rich women with similar breast cancer prognosis and comorbid conditions ( approximately 80%) suggests that part of the explanation for the social inequality in survival after breast cancer surgery in Denmark lies in the access to and/or compliance with management of comorbid conditions in poorer women.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».