O6-2.6 Bladder cancer survival disparities in the United States: results from SEER-Medicare
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Black patients have lower bladder cancer survival rates than White patients, but previous studies have not been able to explain this difference. Recent work has found that racial disparities in bladder cancer survival persist after adjusting for sex, age, and tumour characteristics. The objective of this study was to assess the association of insurance status, comorbidities, marital status, the receipt of radical cystectomy and being qualified for federal assistance (a marker for low individual-level SES) with disparities in bladder cancer survival. Methods We identified 15 666 (592 Black and 15 074 White) bladder cancer cases diagnosed between 1992 and 1999 (follow-up through 2003) from the SEER-Medicare database, and constructed relative survival models to assess 5-year survival disparities. Results The relative survival ratios (RSR) for Black patients vs White patients were as follows: unadjusted, RSR 2.22 (95% CI 1.90 to 2.59), adjusting for year of diagnosis, registry, age, sex, stage, and grade, RSR 1.54 (95% CI 1.32 to 1.81); additionally adjusting for comorbidity score, marital status, and receipt of radical cystectomy, RSR 1.45 (95% CI 1.25 to 1.70); additionally adjusting for SES, RSR 1.26 (95% CI 1.08 to 1.48). Lower comorbidity score, being married, higher SES and receipt of radical cystectomy were independently associated with increased bladder cancer survival. Conclusions Racial disparities persist after adjusting for comorbidity score, marital status, receipt of radical cystectomy and SES in this insured population. As the SES variable used in this study does not capture the diversity across the SES gradient and it is strongly associated with race, further studies investigating the influence of SES and its correlates may provide further explication of this disparity.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».