The Impact of Geographic Location on Saskatchewan Prostate Cancer Patient Treatment Choices: A Multilevel and Spatial Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to estimate the relationship between remoteness and the initial chosen treatment (active surveillance/watchful waiting (AS/WW), radiation therapy (RT), surgery, chemotherapy (CT), or hormonal therapy (HT) for prostate cancer (PCa). METHODS: This study built 2 multilevel generalized linear models via a binomial link for each treatment type (one with only covariates and one with 2 additional study variables to the covariate model). The study also used cluster analysis using the Global and local Moran's I spatial statistics to find any complementary results to the above models. RESULTS: This study found that patients living in the rural areas have lower odds (OR = 0.59; 95% CI, 0.45-0.77; P < .001) of having surgery compared to patients living in the greater urban areas. Among patients whose closest PCa assessment center is Regina, patients living in the greater urban areas have higher odds (OR = 1.66; 95% CI, 1.03-2.68; P = .039) of choosing RT compared to patients living in the rural areas. There was no statistically significant effect of remoteness on whether one chose HT or AS/WW. CONCLUSIONS: There are regional disparities to PCa treatment utilization. Living in rural areas affects choosing surgery and, in certain localized geographical regions, affects choosing RT. For non-curative treatments (ie, AS/WW and HT), we did not find any association with geographical remoteness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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)
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 ».