The impact of driving time, distance, and socioeconomic factors on outcomes of patients with locally advanced rectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Cancer patients experience disparities due to socioeconomic status (SES) factors. We assessed the impact of SES factors on outcomes in patients with locally advanced rectal cancer (LARC) who received neoadjuvant chemoradiation (nCRT) and surgery (Sx) in 3 Canadian provinces. Study design: This study was a multi-institutional retrospective chart review. Methods: Associations among community characteristics (2016 Canadian Census data), distance and time to the cancer center (mapping software), and outcomes were evaluated using the CHORD multi-institutional database. Results: 1,064 patients were included. Median age 62, 68% male, 15% lived in a rural community, 19% with median community household income >$50,000 CAD, median community proportion with post-secondary education 66%, 12% lived >100km away, and 18% lived >1 h away.Factors predictive of worse disease-free survival (DFS) and overall survival (OS) in univariate analysis included driving time >1 h, median community income ≤$50,000 CAD, driving distance >100km, and lower median community proportion with post-secondary education. Driving time >1 h remained significant in multivariate analysis for worse DFS (HR 1.47; 95% CI 1.14-1.90; p = 0.003) and OS (HR 1.60, 95% CI 1.19-2.16; p = 0.002). Conclusion: Outcomes of patients with LARC undergoing nCRT are negatively associated with increased driving time to the cancer centre.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».