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Enregistrement W2132274415 · doi:10.1186/1471-2458-12-897

Effects of being uninsured or underinsured and living in extremely poor neighborhoods on colon cancer care and survival in California: historical cohort analysis, 1996—2011

2012· article· en· W2132274415 sur OpenAlexafffund
Kevin M. Gorey, Isaac Luginaah, Eric J. Holowaty, Guangyong Zou, Caroline Hamm, Emma Bartfay, Sindu Kanjeekal, Madhan K Balagurusamy, Sundus Haji-Jama, Frances C. Wright

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreWindsor Regional HospitalOntario Tech UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoWestern UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionNational Cancer InstituteUniversity of Southern CaliforniaCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and PreventionUniversity of WindsorCalifornia Department of Public Health
Mots-clésMedicineUnderinsuredPovertyMedicaidDemographyCancer registryColorectal cancerPublic healthHealth careGerontologySocioeconomic statusCancerEnvironmental healthPopulationHealth insuranceInternal medicineNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We examined the mediating effects of health insurance on poverty-colon cancer care and survival relationships and the moderating effects of poverty on health insurance-colon cancer care and survival relationships among women and men in California. METHODS: We analyzed registry data for 3,291 women and 3,009 men diagnosed with colon cancer between 1996 and 2000 and followed until 2011 on lymph node investigation, stage at diagnosis, surgery, chemotherapy, wait times and survival. We obtained socioeconomic data for individual residences from the 2000 census to categorize the following neighborhoods: high poverty (30% or more poor), middle poverty (5-29% poor) and low poverty (less than 5% poor). Primary health insurers were Medicaid, Medicare, private or none. RESULTS: Evidence of mediation was observed for women, but not for men. For women, the apparent effect of poverty disappeared in the presence of payer, and the effects of all forms of health insurance seemed strengthened. All were advantaged on 6-year survival compared to the uninsured: Medicaid (RR = 1.83), Medicare (RR = 1.92) and private (RR = 1.83). Evidence of moderation was also only observed for women. The effects of all forms of health insurance were stronger for women in low poverty neighborhoods: Medicaid (RR = 2.90), Medicare (RR = 2.91) and private (RR = 2.60). For men, only main effects of poverty and payers were observed, the advantaging effect of private insurance being largest. Across colon cancer care processes, Medicare seemed most instrumental for women, private payers for men. CONCLUSIONS: Health insurance substantially mediates the quality of colon cancer care and poverty seems to make the effects of being uninsured or underinsured even worse, especially among women in the United States. These findings are consistent with the theory that more facilitative social and economic capital is available in more affluent neighborhoods, where women with colon cancer may be better able to absorb the indirect and direct, but uncovered, costs of care.

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)0,002
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 enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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