Characterizing Urban-Rural Differences in Colon Cancer Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to explore possible drivers for urban-rural disparities in colon cancer outcomes in a single-payer health care system where all patients had access to universal health care coverage. METHODS: Patients diagnosed with stage II/III colon cancer between 2004 and 2015 in Alberta, Canada were reviewed. On the basis of postal code, patients were categorized as living in urban, rural, or suburban areas based on travel distance to the cancer center. Kaplan-Meier methods and Cox regression models assessed the associations among the area of residence, receipt of treatment, and overall survival (OS). RESULTS: Of 6163 patients identified, there were 3691, 1779, and 693 from urban, rural, and suburban areas, respectively. There was a larger proportion of younger patients (P=0.033) and left-sided colon cancers (P=0.042) in urban areas. Urban patients experienced shorter times from diagnosis to surgery (P<0.001), but longer delays from surgery to adjuvant chemotherapy (P=0.001). A significant difference in outcomes was identified among urban, rural, and suburban populations where median OS were 104, 94, and 83 months, respectively (P<0.001). In multivariate analysis, the location of residence continued to predict for worse OS in suburban (hazard ratio=1.60, 95% confidence interval: 1.24-2.07, P<0.001) and rural areas (hazard ratio=1.24, 95% confidence interval: 1.02-1.50, P=0.042), when compared with urban areas. CONCLUSIONS: In this population-based study, urban-rural differences in colon cancer survival persist, even in settings with universal health care coverage. These findings may be partly driven by a younger population with more left-sided colon cancers as well as expedited surgical intervention in urban populations, but these factors do not fully explain the disparities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».