The impact of socioeconomic factors on outcomes of patients with locally advanced rectal cancer (LARC).
Notice bibliographique
Résumé
612 Background: Patients with rectal cancer may experience disparities in outcomes due to various socioeconomic (SES) factors. We assessed the impact of SES factors on outcomes in patients with LARC who received neoadjuvant chemoradiation (nCRT) and surgery (Sx) in three Canadian provinces. Methods: Associations between clinical variables, demographics, community characteristics (2015 Canadian Census data), distance and time to the nearest cancer center (mapping software), and outcomes were evaluated. Results: 1,098 patients were included (Table 1). Median follow-up time was 67.8 months. The 5-year survival rate was 0.80 (95% CI 0.77-0.82). Factors predictive of disease-free survival in univariate analysis (UVA) included age, worse performance status (PS), driving time > 1 hour, median community income, and driving distance > 100 km. Factors that remained significant in multivariate analysis (MVA) included age (HR 1.01; 95% CI 1.00-1.02; p = 0.01), worse PS (HR 1.30; 95% CI 1.01-1.68; p = 0.04) and driving time > 1 hour (HR 1.31; 95% CI 1.01-1.71; p = 0.04). Factors predictive of overall survival in UVA included age, worse PS, driving time to the cancer centre > 1 hour, median community income, and community proportion with post-secondary education. Factors that remained significant in MVA included age (HR 1.03; 95% CI 1.02-1.04; p < 0.001), worse PS (HR 1.41; 95% CI 1.03-1.94; p = 0.03), and median community income (HR 1.00; 95% CI 1.00-1.00; p = 0.05). Conclusions: Outcomes of patients with LARC undergoing nCRT are significantly associated with driving time to the nearest cancer centre and community household income. Further efforts to understand and reduce these socioeconomic disparities are warranted. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».