Influence of Socioeconomic Status on Stage at Presentation of Laryngeal Cancer in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Objective Identify socioeconomic predictors of stage at diagnosis of laryngeal cancer in the United States. Study Design Retrospective analysis of the North American Association of Central Cancer Registries’ Incidence Data–Cancers in North America Deluxe Analytic File for expanded races. Setting All centers reporting to the US Centers for Disease Control and Prevention’s National Program of Cancer Registries. Subjects and Methods All cases of laryngeal cancer in adult patients from 2005 to 2013 were reviewed. Ordinal logistic regression models were used to evaluate odd ratios (ORs) for socioeconomic indicators potentially predictive of advancing American Joint Committee on Cancer stage at diagnosis. Results A total of 72,472 patients were identified and included. Analysis revealed significant correlation between advanced stage at diagnosis and: Medicaid insurance, lack of insurance, female sex, older age, black race, and certain states of residence. The strongest predictor of advanced stage was lack of insurance (OR, 2.212; P <. 001; 95% CI, 2.035‐2.406). The strongest protective factor was residing in the state of Utah (OR, 0.571; P <. 001; 95% CI, 0.536‐0.609). Once adjusted for regional price and wage disparities, relative income was not a significant predictor of stage at presentation across multiple analyses. Conclusion Multiple socioeconomic factors were predictive of severity of disease at presentation of laryngeal cancer in the United States. This study demonstrated that insurance type was strongly predictive, whereas relative income had surprisingly little influence.
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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) | 0,000 | 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 ».