Disparities in diagnosis of advanced melanoma: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International studies have observed inequities in stage at diagnosis of melanoma. As this has not been sufficiently studied in Canada, the purpose of this study was to investigate whether there are disparities in the diagnosis of advanced-thickness melanoma in the province of Ontario. METHODS: In this retrospective population-based cohort study, we obtained, abstracted and linked pathology reports for a 65% random sample of all cases of invasive cutaneous melanoma in Ontario from 2007 to 2012 in the Ontario Cancer Registry. Cases without pathology reports or with unreported thickness were excluded from the primary analysis. Associations between advanced melanoma (thickness > 2.0 mm) and patient, health-system and tumour factors were described and analyzed using multivariable modified Poisson regression. RESULTS: = 0.005 for variable) were significantly associated with advanced melanoma. Presence of ulceration significantly modified many of these associations. INTERPRETATION: Disparate rates of advanced melanoma according to patient and health system factors suggest there may be inequitable access to timely diagnosis of melanoma in Ontario. This highlights a potential opportunity for system improvement to ensure timely and equitable access to melanoma care.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».