Effect of Population Socioeconomic and Health System Factors on Medical Care of Childhood Cancer Survivors: A Report from the Childhood Cancer Survivor Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the independent contribution of population socioeconomic and health system factors on childhood cancer survivors' medical care and screening. METHODS: 7899 childhood cancer survivors in the United States and Canada enrolled in the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS). Population-level factors were derived from U.S. Area Health Resource File or 201 Canadian Census. Health service utilization and individual-level factors were self-reported. Multivariable logistic regression was used to calculate the effect of population factors on medical care (any care vs. no care; risk-based care vs. general care) and indicated echocardiogram or mammogram, adjusting for individual sociodemographic and health status. RESULTS: After adjusting for individual factors, population factors had a nominal impact on childhood cancer survivors' medical care and screening. Higher population median income was associated with risk-based survivor-focused care versus general care (odds ratio [OR] 1.05, 95% confidence interval [CI], 1.01-1.09) among all participants, but not among U.S. residents only (OR 1.03, 95% CI, 0.99-1.07). For U.S. residents, the number of CCSS centers within the geographic area was associated with greater odds of receiving risk-based survivor-focused medical care (OR 1.12, 95% CI, 1.04-1.20). Areas with higher median income had higher rates of echocardiogram screening among survivors at risk of cardiomyopathy (for every $10,000 increase in median income, there is a 12% increase in odds of echocardiogram screening; 95% CI 1.05-1.20). A positive relationship was identified between greater number of physicians and surgeons in the county of residence and recommended echocardiogram (for every additional 1000 physicians and surgeons: OR 1.12, 95% CI, 1.01-1.23). We found no association between population-level factors and mammography screening. CONCLUSIONS: Population socioeconomic disparities moderately affect childhood cancer survivors' risk-based medical care and screening after accounting for individual sociodemographic and health factors.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».