Managed care enrollment and chronically disabled women with breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether managed care enrollment or healthcare utilization level among women enrolled in Medicare because of disability affects stage at diagnosis and treatment of breast cancer. STUDY DESIGN: Retrospective study using the Surveillance, Epidemiology, and End Results-Medicare database. We compared breast cancer stage at diagnosis and treatment among women with disabilities enrolled in Medicare managed care versus fee-for-service (FFS) Medicare. Women enrolled in FFS Medicare were classified into levels of healthcare utilization during the 6 to 18 months before breast cancer diagnosis. METHODS: Controlling for confounders, we used regression models to determine the effects of managed care enrollment and healthcare utilization level on earlier stage at diagnosis and treatment of breast cancer. RESULTS: Disabled patients enrolled in FFS Medicare without contact with the healthcare system and those with fewer than 12 physician visits during the 6 to 18 months before breast cancer diagnosis were more likely than disabled patients enrolled in Medicare managed care to be diagnosed as having breast cancer at a late stage. There was no difference between women enrolled in Medicare managed care versus women enrolled in FFS Medicare having at least 12 physician visits during the 12-month period. Breast cancer treatment for women with disabilities did not vary across managed care enrollment or healthcare utilization level. CONCLUSION: Managed care enrollment or increased contact with healthcare providers could result in earlier stage at breast cancer diagnosis.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».