Patient Choice of Nonsurgical Treatment Contributes to Disparities in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Objectives There are well-established outcome disparities among different demographic groups with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). We aimed to investigate the potential contribution of patient choice of nonsurgical treatment to these disparities by estimating the rate of this phenomenon, identifying its predictors, and estimating the effect on cancer-specific survival. Study Design Retrospective nationwide analysis. Settings Surveillance, Epidemiology, and End Results Database (2004-2014). Subjects and Methods Patients with HNSCC, who were recommended for primary surgery, were included. Multivariable logistic regression was used to identify demographic and clinical factors associated with patient choice of nonsurgical treatment, and Kaplan Meier/Cox regression was used to analyze survival. Results Of 114,506 patients with HNSCC, 58,816 (51.4%) were recommended for primary surgery, and of those, 1550 (2.7%) chose nonsurgical treatment. Those who chose nonsurgical treatment were more likely to be older (67.1 ± 12.6 vs 63.6 ± 13.1, P < .01), were of Black (odds ratio [OR], 1.49; 95% confidence interval [CI], 1.28-1.74) or Asian (OR = 1.79; 95% CI, 1.46-2.20) ethnicity, were unmarried (OR married, 0.50; 95% CI, 0.44-0.58), had an advanced tumor, and had a hypopharyngeal or laryngeal primary. Choice of nonsurgical treatment imparted a 2.16-fold (95% CI, 2.02-2.30) increased risk of cancer-specific death. Conclusion Of the patients, 2.7% chose nonsurgical treatment despite a provider recommendation that impairs survival. Choice of nonsurgical treatment is associated with older age, having Black or Asian ethnicity, being unmarried, having an advanced stage tumor, and having a primary site in the hypopharynx or larynx. Knowledge of these disparities may help providers counsel patients and help patients make informed decisions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».