Brain Cancer Survival in Canada 1996–2008: Effects of Sociodemographic Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Background: Literature suggests that factors such as rural residence and low socioeconomic status (ses) might contribute to disparities in survival for Canadian cancer patients because of inequities in access to care. However, evidence specific to brain cancer is limited. The present research estimates the effects of rural or urban residence and ses on survival for Canadian patients diagnosed with brain cancer. Methods: (3rd edition) site and histology codes. Hazard ratios (hrs) and 95% confidence intervals (cis) were estimated using Cox proportional hazards models. Events were restricted to individuals whose underlying cause of death was cancer-related. Postal codes were used to match patient records with Statistics Canada data for rural or urban residence and neighbourhood income as a surrogate measure of ses. Results: Of 25,700 patients included in the analysis, 78% died during the study period, 21% lived in rural areas, and 19% were in the lowest income group. A modest variation in survival by rural compared with urban residence was observed for patients with glioblastoma (first 5 weeks after diagnosis hr: 0.86; 95% ci: 0.79 to 0.99) and oligoastrocytoma (first 3 years after diagnosis hr: 1.41; 95% ci: 1.03 to 1.93). Small effects of low compared with high income were seen for patients with glioblastoma (first 1.5 years after diagnosis hr: 1.15; 95% ci: 1.08 to 1.22) and diffuse astrocytoma (first 6 months after diagnosis hr: 1.17; 95% ci: 1.00 to 1.36). Conclusions: Our analysis did not yield evidence of strong effects of rural compared with urban residence or ses strata on survival in brain cancer. However, some variation in survival for patients with specific histologies warrants further research into the mechanisms by which rural or urban residence and income stratum influences survival.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».