IS RACE A PROGNOSTIC FACTOR IN DETERMINING OVARIAN CANCER SURVIVAL OUTCOMES? THE ANSWER IS NOT JUST <i>BLACK AND WHITE</i>
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine if there are disparities in survival outcomes in African–American (AA) and white American (WA) women who seek treatment for ovarian cancer in the USA. Background Among gynaecologic malignancies in the USA, epithelial ovarian cancer continues to be the leading cause of death, surpassing uterine and cervical cancer combined. An estimated 21 990 women were diagnosed with ovarian cancer in 2011 in the USA. Despite advances in surgical techniques and chemotherapy that have provided an increasing number of treatment options for women with this disease, mortality remains high, with 15 460 women dying from ovarian cancer in 2011. These outcomes reflect the fact that there is no effective screening tool for ovarian cancer. Thus, the majority of cases are diagnosed in advanced stages, and prognosis is usually poor. In addition, race has been postulated to be a prognostic factor of survival in women with ovarian cancer in a number of studies. Large epidemiological studies have demonstrated a lower incidence and death rate with epithelial ovarian cancer for AA compared with Caucasians. However, relative survival for AA appears to be significantly poorer. This research hypothesizes that this difference is not biologically determined, rather, it is the result of social inequalities. A literature review is required to assess the relationship between race and survival outcomes of ovarian cancer in AA and WA women in the USA. Methods Literature review of English peer-reviewed studies regarding differences in survival outcomes for black and white ovarian cancer patients in the USA. Studies assessed by HRs, forest plots, Kaplan–Meier survival plots, 5-year survival rates and statistical significance. Results Statistically significant results were demonstrated in two studies: Chan et al, 2008 (HR: 1.179, 1.095 to 1.270, 95% CI) Albain et al, 2009 (HR: 1.48, 1.03 to 2.11, 95% CI). 5-year survival rate (AA vs WA): Chan et al, 2008 (40.7% vs 44.1%), Albain et al, 2009 (17.8% vs 29.9%). Conclusions Despite statistically significant evidence demonstrating that AA women experience worse survival outcomes in ovarian cancer than WA women, it would be premature to conclude that race is the only prognostic factor. Race is a social determinant that influences other variables that affect treatment and survival of ovarian cancer, such as education, occupation, socioeconomic status and access to healthcare. Therefore, future studies are required to further assess the complicated relationship between survival outcomes and race.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».