Disparities in selective referral for cancer surgeries: implications for the current healthcare delivery system
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Among considerable efforts to improve quality of surgical care, expedited measures such as a selective referral to high-volume institutions have been advocated. Our objective was to examine whether racial, insurance and/or socioeconomic disparities exist in the use of high-volume hospitals for complex surgical oncological procedures within the USA. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Patients undergoing colectomy, cystectomy, oesophagectomy, gastrectomy, hysterectomy, lung resection, pancreatectomy or prostatectomy were identified retrospectively, using the Nationwide Inpatient Sample, between years 1999 and 2009. This resulted in a weighted estimate of 2 508 916 patients. PRIMARY OUTCOME MEASURES: Distribution of patients according to race, insurance and income characteristics was examined according to low-volume and high-volume hospitals (highest 20% of patients according to the procedure-specific mean annual volume). Generalised linear regression models for prediction of access to high-volume hospitals were performed. RESULTS: Insurance providers and county income levels varied differently according to patients' race. Most Caucasians resided in wealthier counties, regardless of insurance types (private/Medicare), while most African Americans resided in less wealthy counties (≤$24 999), despite being privately insured. In general, Caucasians, privately insured, and those residing in wealthier counties (≥$45 000) were more likely to receive surgery at high-volume hospitals, even after adjustment for all other patient-specific characteristics. Depending on the procedure, some disparities were more prominent, but the overall trend suggests a collinear effect for race, insurance type and county income levels. CONCLUSIONS: Prevailing disparities exist according to several patient and sociodemographic characteristics for utilisation of high-volume hospitals. Efforts should be made to directly reduce such disparities and ensure equal healthcare delivery.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».