Assessing disparities in colorectal cancer mortality by socioeconomic status using new tools: health disparities calculator and socioeconomic quintiles
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Colorectal cancer mortality rates dropped by half in the past three decades, but these gains were accompanied by striking differences in colorectal cancer mortality by socioeconomic status (SES). Our research objective is to examine disparities in colorectal cancer mortality by SES, using a scientifically rigorous and reproducible approach with publicly available online tools, HD*Calc and NCI SES Quintiles. METHODS: All reported colorectal cancer deaths in the United States from 1980 to 2010 were categorized into NCI SES quintiles and assessed at the county level. Joinpoint was used to test for significant changes in trends. Absolute and relative concentration indices (CI) were computed with HD*Calc to graph change in disparity over time. RESULTS: Disparities by SES significantly declined until 1993-1995, and then increased until 2010, due to a mortality drop in populations living in high SES areas that exceeded the mortality drop in lower SES areas. HD*Calc results were consistent for both absolute and relative concentration indices. Inequality aversion parameter weights of 2, 4, 6 and 8 were compared to explore how much colorectal cancer mortality was concentrated in the poorest quintile compared to the richest quintile. Weights larger than 4 did not increase the slope of the disparities trend. CONCLUSIONS: There is consistent evidence for a significant crossover in colorectal cancer disparity from 1980 to 2010. Trends in disparity can be accurately and readily summarized using the HD*Calc tool. The disparity trend, combined with published information on the timing of screening and treatment uptake, is concordant with the idea that introduction of medical screening and treatment leads to lower uptake in lower compared to higher SES populations and that differential uptake yields disparity in population mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».