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Enregistrement W2083736260 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs12-pd08-03

Abstract PD08-03: Barriers to Breast Reconstructive Surgery in an Underprivileged Community: Does Income Really Matter?

2012· article· en· W2083736260 sur OpenAlexaboutno aff
L Zelek, Anne Festa, Elizabeth M. Barbeau

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerPopulationPovertyHealth careSocioeconomic statusDemographyFamily medicineCancerGerontologyEnvironmental healthEconomic growthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: Although breast reconstruction is associated with multiple benefits, several barriers have been described including age, stage of disease or economic status. In an US study conducted in low-income patients, 37% have completed breast reconstructive surgery (BRS) (Maly, Cancer 2009). In universal healthcare systems however, little is known about the effect of these factors: in Canada (NS), the rate of BRS remains lower than in the USA (3.8%) without any influence of household income (Barnsley, Can J Surg 2008). We decided to evaluate barriers to BRS in an area (Seine-Saint-Denis, SSD) with an estimated population of 1.4 billion, which is among the poorest in France. Median household income is 68% lower than in Paris (+68%), a gap growing with time. In SSD, cancer is the leading cause of premature mortality. Yet, the area has no more than one academic cancer center. PATIENTS AND METHODS: Oncologie 93 is a non-profit organization whose aim is to provide supportive care, health education and counseling to cancer patients treated in various cancer centers in SSD. A phone survey was conducted using semi-structured interviews. All pts completed their chemotherapy 1 year ago. Vulnerability was evaluated using a 11-item standardized score (EPICES) previously investigated by French Health Examination Centers. Strictly speaking this score was aimed at measuring “precarity”, a concept referring to a social condition assumed to face worsening. This score is more strongly related to health status than the administrative classification of poverty (Sass, Sante Publique 2006). Vulnerability was defined by a score ≥30 and considered as severe when ≥40. RESULTS: Among 99 pts screened over a 10 months period, 42 underwent a mastectomy. Mean age was 54 but only 27% stayed professionally active, 30% were retired. A majority (60%) had a partner. The EPICES score was ≥30 in 45% of pts, and ≥40 in 35%, ie 2.5 fold higher than average. One year after therapy, only 5 pts (12%) had BRS but 17 (46%) of the remaining 37 pts were considering BRS. Only 3 of them (8%) already got an appointment with a plastic surgeon. Other patients (n = 19) were still undecided (51%). Main reasons invoked were: fear of a new surgical procedure (n = 10, 27%) or feeling unprepared to BRS (n = 9, 24%). Five patients (13%) considered BRS as “useless”: 4 of them were ≥65 and age was the main factor in their choice. Vulnerability was not correlated with the decisions about BRS, neither was marital status. Of note, for all patients but one financial difficulties were not regarded as a critical issue and all pts were aware that BRS can be reimbursed by the public health insurance; none of them, however, knew that extra fees were the rule when BRS is performed outside of public hospitals. CONCLUSIONS: In an universal healthcare system, only a minority of low-income or vulnerable patients choose BRS. Although BRS funding is usually not regarded as a problem, numerous barriers to BRS still exist, mainly related to irrational grounds or wrong beliefs. Whether these barriers can be overcome by improved patient-doctor communication or better information remains an issue. Citation Information: Cancer Res 2012;72(24 Suppl):Abstract nr PD08-03.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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