Impact of population center (PC) size on access to care in advanced hepatocellular carcinoma (HCC).
Notice bibliographique
Résumé
489 Background: To evaluate access to subspecialists, local therapies, treatment at a specialized HCC center, and survival in advanced HCC patients (pts) based on geographical distribution. Methods: Retrospective chart review was performed on HCC pts who received sorafenib in British Columbia from 2008 to 2016. Pts were stratified by Statistics Canada PC size criteria: large urban PC (LUPC), medium urban PC (MUPC), and small urban PC (SUPC). Chi-square tests and Kaplan Meier were used to analyze the groups. Results: Of 288 pts, geographical distribution was: LUPC 75%, MUPC 16%, SUPC 8%, and rural 0.3%. Age, gender, and ECOG performance status were similar; a higher proportion of Asians (50 vs 9 vs 4%), Child Pugh A (93 vs 83 vs 83%), and hepatitis B (37 vs 15 vs 4%) was observed in LUPC vs MUPC and SUPC, respectively. SUPC pts were less likely to see a hepatologist (p=0.04, Table); access to other subspecialists was similar. Pts from LUPC were more likely to have transarterial chemoembolization compared to MUPC and SUPC (38 vs 20 vs 21%; p=0.04); receipt of other local therapies was similar. Sixty percent were treated at a specialized HCC center and were more likely to see a hepatologist (83 vs 19%), hepatobiliary surgeon (57 vs 42%), and/or interventional radiologist (32 vs 13%) (all p<0.01). Median OS was higher for pts treated at a HCC center (24.7 vs 13.2 mo, p<0.01), but similar when stratified by PC size (overall mOS 19.3 mo, p=0.59). Conclusions: Geography did not significantly impact access to care or survival, but pts treated at a specialized HCC center have improved survival. Further research is needed to better understand social and clinical factors that influence these findings. [Table: see text]
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».