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Enregistrement W2552201383 · doi:10.1182/blood.v112.11.2365.2365

Does Location Matter? a Population-Based Analysis of Survival after Blood and Marrow Transplantation in Rural Versus Urban Manitobans

2008· article· en· W2552201383 sur OpenAlexaffabout
Kristjan Paulson, Pascal Lambert, David Szwajcer, Janet Nowatzki, Christopher Bredeson, Erin Richardson, Morel Rubinger, Matthew D. Seftel

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancer registryRural areaResidenceProportional hazards modelDemographyPopulationUnivariate analysisCancerPediatricsInternal medicineMultivariate analysisEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Specialized health services such as blood and marrow transplantation (BMT) are based in large urban centres. A previous study suggested that rural patients may have inferior outcomes after BMT. We hypothesized that rural Manitobans have reduced access to BMT and higher mortality rates after BMT than urban Manitobans. Methods: This population-based historical cohort study was based in Manitoba, Canada, a province of 1.2 million people that is served by a single, publicly funded BMT program. We utilized data from both the Manitoba BMT Program and the provincial Cancer Registry. Consecutive adult Manitobans who underwent BMT at Health Sciences Centre, Winnipeg between 01/1990 and 12/2006 were assessed. We analyzed distance of residence from the BMT centre, disease and BMT characteristics, and calculated overall survival (OS). Secondly, to measure access to BMT, we evaluated all patients with newly diagnosed Hodgkin Lymphoma (HL) during this same period. We compared the proportion of rural and urban Manitobans diagnosed with HL to those who received a BMT for HL. Results: 464 Manitobans underwent BMT (179 rural, 285 urban). Rural Manitobans had inferior 5 year OS (45% vs. 37%, p<0.05). A gradient was apparent; patients who lived < 20 km from the BMT centre had superior 5 year OS, while those furthest away (>200km) had the poorest OS (p<0.05). In a univariate Cox regression model, rural patients had a mortality ratio of 1.18 (p <0.05), and those living 200km or more from Winnipeg had a mortality ratio of 1.40 (p = NS). When adjusted for gender, age at BMT, year of BMT, and graft type, distance from HSC was not a significant predictor of mortality. Only period of BMT and graft type were significant predictors. A relative survival analysis was also conducted. This model included only those variables available in population data (age at BMT, gender, distance from Winnipeg, year of BMT). In univariate analysis, rural patients had an excess mortality ratio of 1.35 (p <0.05), and those living more than 200 km from Winnipeg had had an excess mortality ratio of 1.52 (p = NS). However, in the adjusted relative survival analysis, distance from Winnipeg was not a significant predictor. Again, period of BMT was a significant predictor. 432 Manitobans were diagnosed with HL. 182 (42%) were rural, and 250 (58%) were urban. This was similar to 2006 Canadian census data for Manitoba, (54% urban). In contrast, 69% of patients undergoing transplant for HL were urban. Conclusions: Previous research has suggested that rural patients undergoing BMT have a higher risk of death. Using population-based data from a Canadian province, we were unable to demonstrate this finding. Both the Cox regression model and the relative survival analysis demonstrated non-significant associations between location and mortality after controlling for other variables. This may be due to relatively small number of patients residing 200 or more km from Winnipeg in our study. However, the non-significant relationship may also be due to more comprehensive long-term follow-up of patients within the BMT program. Lastly, there may be under-utilization of BMT in rural populations; this is an area that deserves further study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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