Regional variation in cancer‐directed surgery and mortality among women with epithelial ovarian cancer in the medicare population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regional differences in health services can point to disparities in access to healthcare. The authors performed a population-based cohort study to examine differences in ovarian cancer treatment and mortality according to geographic region. METHODS: The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER)-Medicare database was used to identify 4589 women aged ≥65 years with ovarian cancer diagnosed between 1998 and 2002 who had Medicare claims filed from 1998 to 2005. Hospital Referral Region (HRR) was assigned according to patient zip code. The authors calculated the proportion of women in each HRR who underwent cancer-directed surgery. With HRR as the predictor of interest, mortality and the receipt of cancer-directed surgery were described in multivariate analyses. RESULTS: Among 4589 women with ovarian cancer, 3286 underwent cancer-directed surgery. The receipt of cancer-directed surgery varied by HRR (range, 53%-88%). Women were less likely to undergo cancer-directed surgery if they were older, nonwhite, had higher stage disease, or had more comorbidities. For example, white women were more likely to undergo such surgery (odds ratio, 1.41; 95% confidence interval, 1.10-1.82) compared with all nonwhite women. HRR was a significant predictor of cancer-directed surgery (P = .01). A significant correlation was observed between HRR and all-cause mortality (P = .02); however, after adjusting for cancer-directed surgery, that correlation was no longer significant (P = .10). CONCLUSIONS: There was regional variation in mortality among Medicare recipients with ovarian cancer, and access to cancer-directed surgery explained some of that variation. Improving access to high-quality cancer surgery for ovarian cancer may improve outcomes, particularly for minorities and for older 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».