Sociodemographic Factors and Stage of Cancer at Diagnosis: A Population-Based Study in South India
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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)
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