Racial/ethnic disparities in childhood cancer survival in the United States: Mediation effects of health insurance coverage and area-level social deprivation.
Notice bibliographique
Résumé
143 Background: Childhood cancer survival varies by race/ethnicity in the United States. This study evaluated the impact of potentially modifiable characteristics - health insurance and area-level social deprivation - on racial/ethnic disparities in childhood cancer survival nationwide. Methods: We identified 65,113 childhood cancer patients aged < 18 years newly diagnosed with any of 10 common cancer types (e.g. central nervous system (CNS) neoplasms, acute lymphoblastic leukemia (ALL), Hodgkin lymphoma) from the 2004-2014 National Cancer Database. Cox proportional hazard models were used to compare survival probabilities by race and ethnicity (non-Hispanic white (NHW) vs non-Hispanic black (NHB), Hispanic, and non-Hispanic other (NH other)) for each cancer type. We conducted mediation analyses by the mma R package to evaluate the racial/ethnic survival disparities mediated by health insurance (private, Medicaid, and uninsured) and social deprivation index (SDI) quartile. SDI is a composite measure of deprivation based on seven characteristics (e.g. income, education, employment). Results: Compared to NHW, worse survival were observed for NHB (HR (hazard ratio): 1.4, 95% CI: 1.3-1.5), Hispanic (HR: 1.2, 95% CI: 1.1-1.2), and NH other (HR: 1.2, 95% CI: 1.1-1.3) for all cancer sites combined after adjusting for sociodemographic characteristics other than health insurance and SDI. Health insurance explained 20% of the survival disparities and SDI explained 19% of the disparity between NHB vs NHW; health insurance explained 48% of the survival disparities and SDI explained 45% of the disparity between Hispanic vs NHW. For ALL, health insurance significantly explained 15% and 18% of the survival disparities between NHB and Hispanic vs NHW, respectively. SDI significantly explained 19% and 31% of the disparities, respectively. Conclusions: Health insurance and SDI mediated racial/ethnic survival disparities for several childhood cancers. Expanding insurance coverage and improving healthcare access in disadvantaged areas may effectively reduce disparities for these cancer sites.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».