Disparities among Minority Women with Breast Cancer Living in Impoverished Areas of California
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
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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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) | 0,001 | 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