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Enregistrement W2964052503 · doi:10.1200/jgo.18.00160

Sociodemographic Factors and Stage of Cancer at Diagnosis: A Population-Based Study in South India

2019· article· en· W2964052503 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCervixBreast cancerCancer registryCervical cancerStage (stratigraphy)Socioeconomic statusCancerLung cancerPopulationGynecologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE Lower socioeconomic status is associated with inferior cancer survival in high-income countries, but whether this applies to low- and middle-income countries is not well described. Here, we use a population-based cancer registry to explore the association between educational level and stage of cancer at diagnosis in South India. METHODS We used the Trivandrum District population-based cancer registry to identify all cases of breast and cervical cancer (women) and oral cavity (OC) and lung cancer (men) who were diagnosed from 2012 to 2014. Educational status—classified as illiterate/primary school, middle school, or secondary school or higher—was the primary exposure of interest. Primary outcome was the proportion of patients with advanced stage disease at diagnosis defined as stage III and IV (breast, cervix, or OC) or regional/metastatic (lung). RESULTS The study population included 4,547 patients with breast (n = 2,283), cervix (n = 481), OC (n = 797), and lung (n = 986) cancer. Educational status was 22%, 19%, and 26% for illiterate/primary, middle, and secondary school or higher, respectively. Educational status was missing for 33% of patients. The proportion of all patients with advanced stage disease was 37% (breast), 39% (cervix), 67% (OC), and 88% (lung). Patients with illiterate/primary school educational status were considerably more likely to have advanced breast cancer (50% v 39% v 36%; P < .001), cervix cancer (46% v 43% v 24%; P = .002), and OC cancer (77% v 76% v 59%; P < .001) compared with patients with higher educational levels. The proportion of patients with advanced lung cancer did not vary across educational levels (89% v 84% v 88%; P = .350). CONCLUSION A substantial proportion of patients in South India have advanced cancer at the time of diagnosis. This is particularly true among those with the lowest levels of education. Future health awareness and preventive interventions must target less-educated communities to reduce delays in seeking medical care for cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle