Role of physician density in predicting stage and survival for head and neck squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying and linking barriers to access to head and neck cancer care, specifically provider density, to stage of diagnosis and survival outcomes is important to serve as a foundation for policy interventions. METHODS: Retrospective cohort study using patients with head and neck squamous cell (HNSCC) in the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database from 2007 to 2016 and Area Resource File. Primary outcomes included stage of presentation and cancer-specific 5-year survival and relation to provider density. RESULTS: The initial cohort consisted of 18 342 patients with oral cavity, 21 809 oropharyngeal, 15 860 laryngeal, and 2887 patients with hypopharyngeal malignancy. Non-Hispanic Black race and being uninsured increased the odds of presenting with advanced stage HNSCC and increased hazard of death. There was no significant and consistent association identified between Health Service Areas provider density and advanced stage at diagnosis or cancer-specific 5-year mortality. CONCLUSIONS: Provider density of otolaryngologists and primary care physicians and dentists was not significantly associated with stage of presentation or cancer-specific survival for HNSCC while race and insurance status remained independent predictors for worse outcomes.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».