Associations among socioeconomic status, patterns of care, and outcomes in breast cancer patients in a universal health care system: Ontario's experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian health care system provides equitable access to equivalent standards of care. The authors investigated to determine whether patients with breast cancer who had different socioeconomic status (SES) received different care and had different overall survival (OS) in Ontario, Canada. METHODS: Women who were diagnosed with breast cancer between 2004 and 2009 were identified from the Ontario Cancer Registry and linked to provincial databases to ascertain patient demographics, screening, diagnosis, treatment patterns, and survival. SES was defined as neighborhood income by postal code and was divided into income quintiles (Q1-Q5; with Q5 the highest SES quintile). Univariable and multivariable analyses were used to examine the associations between: 1) SES and mammogram screening and breast cancer treatments, and 2) SES and OS. RESULTS: In total, 34,776 patients with breast cancer who had information on disease stage available at diagnosis were identified. Seventy-six percent of women were aged >50 years. Patients with higher SES were more likely to be diagnosed at an earlier stage (Q5 [44.3%] vs Q1 [37.7%]; odds ratio [OR], 1.31; 95% confidence interval [CI], 1.23-1.41; P < .0001) and also were more likely to receive adjuvant chemotherapy (Q5 vs Q1: OR, 1.18; 95% CI, 1.10-1.26; P < .0001) and radiotherapy (Q5 vs Q1: OR, 1.24; 95% CI, 1.15-1.33; P < .0001). The 5-year OS rates for Q1 through Q5 were 80%, 81%, 82.2%, 83.9%, and 85.7%, respectively (P < .0001). After adjusting for patient demographics, cancer stage at diagnosis, adjuvant chemotherapy, trastuzumab, radiotherapy and surgery types, higher SES remained associated with better OS (P = .0017). CONCLUSIONS: In a universal health care system, higher SES is associated with greater screening and treatments and with better OS after adjusting for screening, cancer stage at diagnosis, and treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».