Impact of Patient and Provider Characteristics on the Treatment and Outcomes of Colorectal Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
While the management and prognosis of colorectal cancer are largely dependent on clinical features such as tumor stage, there is considerable variation in treatment and outcome not explained by traditional prognostic factors. To guide efforts by researchers and health-care providers to improve quality of care, we review studies of variation in treatment and outcome by patient and provider characteristics. Surgeon expertise and case volume are associated with improved tumor control, although surgeon and hospital factors are not associated consistently with perioperative mortality or long-term survival. Some studies indicate that patients are less likely to undergo permanent colostomy if they are treated by high-volume surgeons and hospitals. Differences in treatment and outcome of patients managed by health maintenance organizations or fee-for-service providers have not generally been found. Older patients are less likely to receive adjuvant therapy after surgery, even after adjustment for comorbid illness. In the United States, black patients with colorectal cancer receive less aggressive therapy and are more likely to die of this disease than white patients, but cancer-specific survival differences are reduced or eliminated when black patients receive comparable treatment. Patients of low socioeconomic status (SES) have worse survival than those of higher SES, although the reasons for this discrepancy are not well understood. Variations in treatment may arise from inadequate physician knowledge of practice guidelines, treatment decisions based on unmeasured clinical factors, or patient preferences. To improve quality of care for colorectal cancer, a better understanding of mechanisms underlying associations between patient and provider characteristics and outcomes is required.
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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 | 0,000 | 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 découle