Causes of urban-rural disparities in adjuvant chemotherapy (AC) for rectal cancer (RC).
Notice bibliographique
Résumé
e14603 Background: While urban-rural differences in cancer care are well described, the etiology of these disparities is unclear. Our aims were to 1) characterize differences in AC use based on community size and 2) determine if such disparities are mediated through variations in driving distance (DD) and travel time (TT) to closest cancer center. Methods: Patients diagnosed with stage 2 and 3 RC from 1999 to 2009 and referred to any 1 of 5 regional cancer centers in British Columbia were reviewed. Communities were classified as rural, small urban, moderate urban and large urban based on census data. Using zip codes and a distance matrix application interface, DD and TT to the closest cancer center were determined and categorized into quartiles. Stepwise logistic regression models were constructed to explore AC use based on urban vs rural communities, adjusting for DD and TT. Results: A total of 3,017 patients were identified: median age was 67 years (IQR 58-75), 64% were men and 58% received AC. Patients were distributed across various communities: rural 36%; small urban 12%; moderate urban 13%; and large urban 39%. There were no differences in baseline patient and disease characteristics based on community size (all p>0.05). Compared to patients in large urban centers, those living in rural, small urban and moderate urban areas were less likely to be treated with AC (62 vs 49 vs 54 vs 58%, respectively, p<0.001). Likewise, DD and TT were shortest for large urban and longest for rural residents (both p<0.001). In multivariate analyses that controlled for confounders, urban-rural disparities in receipt of AC persisted, but these differences significantly diminished after adjusting for DD, TT, or both (Table). Conclusions: Urban-rural disparities in AC use is partly mediated by commute. Strategic distribution of cancer services that reduce DD and TT to cancer centers may improve access to AC for a number of RC patients who are living in smaller communities. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».