MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2129404362 · doi:10.1186/1472-6963-14-133

Lack of access to chemotherapy for colon cancer: multiplicative disadvantage of being extremely poor, inadequately insured and African American

2014· article· en· W2129404362 sur OpenAlexafffund
Kevin M. Gorey, Sundus Haji-Jama, Emma Bartfay, Isaac Luginaah, Frances C. Wright, Sindu Kanjeekal

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of TorontoWindsor Regional HospitalOntario Tech UniversitySunnybrook Health Science CentreWestern UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionNational Cancer InstituteCenters for Disease Control and PreventionCalifornia Department of Public HealthUniversity of WindsorUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Southern California
Mots-clésMedicineNursing researchDisadvantageHealth informaticsHealth administrationPublic healthColorectal cancerAfrican americanChemotherapyCancerInternal medicineOncologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite evidence of chemotherapy's ability to cure or comfort those with colon cancer, nearly half of such Americans do not receive it. African Americans (AA) seem particularly disadvantaged. An ethnicity by poverty by health insurance interaction was hypothesized such that the multiplicative disadvantage of being extremely poor and inadequately insured is worse for AAs than for non-Hispanic white Americans (NHWA). METHODS: California registry data were analyzed for 459 AAs and 3,001 NHWAs diagnosed with stage II to IV colon cancer between 1996 and 2000 and followed until 2011. Socioeconomic data from the 2000 census categorized neighborhoods: extremely poor (≥ 30% of households poor), middle (5-29% poor) and low poverty (< 5% poor). Participants were randomly selected from these poverty strata. Primary health insurers were Medicaid, Medicare, private or none. Chemotherapy rates were age and stage-adjusted and comparisons used standardized rate ratios (RR). Logistic and Cox regressions, respectively, modeled chemotherapy receipt and long term survival. RESULTS: A significant 3-way ethnicity by poverty by health insurance interaction effect on chemotherapy receipt was observed. Among those who did not live in extremely poor neighborhoods and were adequately insured privately or by Medicare, chemotherapy rates did not differ significantly between AAs (37.7%) and NHWAs (39.5%). Among those who lived in extremely poor neighborhoods and were inadequately insured by Medicaid or uninsured, AAs (14.6%) were nearly 60% less likely to receive chemotherapy than were NHWAs (25.5%, RR = 0.41). When the 3-way interaction effect as well as the main effects of poverty, health insurance and chemotherapy was accounted for, survival rates of AAs and NHWAs were the same. CONCLUSIONS: The multiplicative barrier to colon cancer care that results from being extremely poor and inadequately insured is worse for AAs than it is for NHWAs. AAs are more prevalently poor, inadequately insured, and have fewer assets so they are probably less able to absorb the indirect and direct, but uncovered, costs of colon cancer care. Policy makers ought to be cognizant of these factors as they implement the Affordable Care Act and consider future health care reforms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207