Prevention, Screening, and Surveillance Care for Breast Cancer Survivors Compared With Controls: Changes from 1998 to 2002
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine how care for breast cancer survivors compares with controls. PATIENTS AND METHODS: Using the Surveillance, Epidemiology, and End Results-Medicare database, we examined five cohorts of stages 1 to 3 breast cancer survivors diagnosed from 1998 to 2002. For each survivor cohort (defined by diagnosis year), we calculated the number of visits to oncology specialists, primary care providers (PCPs), and other physicians and the percentage who received influenza vaccination, cholesterol screening, colorectal cancer screening, bone densitometry, and mammography during survivorship year 1 (days 366 to 730 postdiagnosis). We compared survivors' care to that of five cohorts of screening controls who were matched to survivors on age, ethnicity, sex, and region and who had a mammogram in the survivor's year of diagnosis and to that of five cohorts of comorbidity controls who were matched on age, ethnicity, sex, region, and comorbidity. We examined whether survivors' care was associated with the mix of physician specialties that were visited. RESULTS: A total of 23,731 survivors were matched with 23,731 screening controls and 23,396 comorbidity controls. There was no difference in trends over time in PCP visits between survivors and either control group. The survivors' rate of increase in other physician visits was greater than screening controls (P = .002) but was no different from comorbidity controls. Survivors were less likely to receive preventive care than screening controls but were more likely than comorbidity controls. Trends over time in survivors' care tended to be better than screening controls but were no different than comorbidity controls. Survivors who visited both a PCP and oncology specialist were most likely to receive recommended care. CONCLUSION: Involvement by both PCPs and oncology specialists can facilitate appropriate care for survivors.
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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) | 0,000 | 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 ».