Race, Income, and Survival in Stage III Colon Cancer: CALGB 89803 (Alliance)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Disparities in colon cancer outcomes have been reported across race and socioeconomic status, which may reflect, in part, access to care. We sought to assess the influences of race and median household income (MHI) on outcomes among colon cancer patients with similar access to care. Methods We conducted a prospective, observational study of 1206 stage III colon cancer patients enrolled in the CALGB 89803 randomized adjuvant chemotherapy trial. Race was self-reported by 1116 White and 90 Black patients at study enrollment; MHI was determined by matching 973 patients’ home zip codes with publicly available US Census 2000 data. Multivariate analyses were adjusted for baseline sociodemographic, clinical, dietary, and lifestyle factors. All statistical tests were 2-sided. Results Over a median follow-up of 7.7 years, the adjusted hazard ratios for Blacks (compared with Whites) were 0.94 (95% confidence interval [CI] = 0.66 to 1.35, P = .75) for disease-free survival, 0.91 (95% CI = 0.62 to 1.35, P = .65) for recurrence-free survival, and 1.07 (95% CI = 0.73 to 1.57, P = .73) for overall survival. Relative to patients in the highest MHI quartile, the adjusted hazard ratios for patients in the lowest quartile were 0.90 (95% CI = 0.67 to 1.19, Ptrend = .18) for disease-free survival, 0.89 (95% CI = 0.66 to 1.22, Ptrend = .14) for recurrence-free survival, and 0.87 (95% CI = 0.63 to 1.19, Ptrend = .23) for overall survival. Conclusions In this study of patients with similar health-care access, no statistically significant differences in outcomes were found by race or MHI. The substantial gaps in outcomes previously observed by race and MHI may not be rooted in differences in tumor biology but rather in access to quality care.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».