Disparities among Minority Women with Breast Cancer Living in Impoverished Areas of California
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interaction effects of poverty and health care insurance coverage on overall survival rates of breast cancer among women of color and non-Hispanic white women were explored. METHODS: We analyzed California registry data for 2,024 women of color (black, Hispanic, Asian, Pacific Islander, American Indian, or other ethnicity) and 4,276 non-Hispanic white women (Anglo-European ancestries and no Hispanic-Latin ethnic backgrounds) diagnosed with breast cancer between the years 1996 and 2000 who were then followed until 2011. The 2000 US census categorized rates of neighborhood poverty. Health care insurance coverage was either private, Medicare, Medicaid, or none. Cox regression was used to model rates of survival. RESULTS: A 3-way interaction between ethnicity, health care insurance coverage, and poverty was observed. Women of color inadequately insured and living in poor or near-poor neighborhoods in California were the most disadvantaged. Women of color adequately insured and who lived in such neighborhoods in California were also disadvantaged. The incomes of such women of color were typically lower than the incomes of non-Hispanic white women. CONCLUSIONS: Women of color with or without insurance coverage are disadvantaged in poor and near-poor neighborhoods of California. Such women may be less able to bare the indirect, direct, or uncovered costs of health care for breast cancer treatment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».