Variations in outcomes by residential location for women with breast cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To systematically assess the evidence for variations in outcomes at each step along the breast cancer continuum of care for Australian women by residential location. DESIGN: Systematic review. METHODS: Systematic searches of peer-reviewed articles in English published from 1 January 1990 to 24 November 2017 using PubMed, EMBASE, CINAHL and Informit databases. Inclusion criteria were: population was adult female patients with breast cancer; Australian setting; outcome measure was survival, patient or tumour characteristics, screening rates or frequencies, clinical management, patterns of initial care or post-treatment follow-up with analysis by residential location or studies involving non-metropolitan women only. Included studies were critically appraised using a modified Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Seventy-four quantitative studies met the inclusion criteria. Around 59% were considered high quality, 34% moderate and 7% low. No eligible studies examining treatment choices or post-treatment follow-up were identified. Non-metropolitan women consistently had poorer survival, with most of this differential being attributed to more advanced disease at diagnosis, treatment-related factors and socioeconomic disadvantage. Compared with metropolitan women, non-metropolitan women were more likely to live in disadvantaged areas and had differing clinical management and patterns of care. However, findings regarding geographical variations in tumour characteristics or diagnostic outcomes were inconsistent. CONCLUSIONS: A general pattern of poorer survival and variations in clinical management for Australian female patients with breast cancer from non-metropolitan areas was evident. However, the wide variability in data sources, measures, study quality, time periods and geographical classification made direct comparisons across studies challenging. The review highlighted the need to promote standardisation of geographical classifications and increased comparability of data systems. It also identified key gaps in the existing literature including a lack of studies on advanced breast cancer, geographical variations in treatment choices from the perspective of patients and post-treatment follow-up.
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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 | 0,015 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».