Clinical characteristics and survival of lung cancer patients according to insurance status prior to and post implementation of the Affordable Care Act.
Notice bibliographique
Résumé
e18607 Background: Insurance status affects cancer stage at diagnosis, access to treatment and survival in the US. The Affordable Care Act (ACA) was implemented to expand access to health care. The aim of this study was to determine the association of insurance status with clinical characteristics, access to surgical treatment and survival among lung cancer pts pre and post-ACA. Methods: US SEER data was obtained for 18 to 64yo pts diagnosed with lung cancer from 2007 to 2012. Pts ≥65yo were excluded due to unreliable insurance status classification. To account for the introduction of the ACA in the US in 2010, data was analyzed by years 2007-2009 vs 2010-2012. OS was evaluated over a period of 26m and the 50th percentile was estimated. Pearson’s χ2 was used to assess significance of associations with insurance status and diagnosis year, and unadjusted associations were compared using the log-rank test. HRs were estimated using Cox proportional hazards model. Results: 84,549 pts were included. Median age was 58y. Black pts were more represented in the Medicaid (23.1%) and uninsured (21.1%) groups compared to the insured group (12.9%, P < 0.001). Insured pts were less likely to present with distant disease (50.4%) and more likely to receive surgery (27.7%) than pts in the Medicaid (55.3%; 16.7%) or uninsured groups (61.9%; 13.7%; P < 0.001). Median OS was longer in the insured (16m; p < 0.001) compared with uninsured (9m) or Medicaid (10m) groups. In an adjusted Cox regression, pts in the Medicaid and uninsured groups had worse OS relative to the insured group [HR = 1.28 (95%CI: 1.25-1.31); HR = 1.25 (95%CI: 1.22-1.30); P < 0.001]. When the groups pre and post-ACA were compared, the percentage of Medicaid pts increased in the post-ACA vs pre-ACA years (21.7 vs 18.7%; p < 0.0001) and median OS showed a significant improvement in the post-ACA-years (14m) than in the pre-ACA years (13m; p = 0.0002). Conclusions: Among lung cancer pts, those in the Medicaid or uninsured groups were more likely to present with advanced disease, less likely to receive cancer-directed surgery and had worse OS. The number of Medicaid pts increased and survival rates in all insurance groups improved in the years post-ACA.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».