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Enregistrement W3159468735 · doi:10.1002/ijc.33622

The impact of socioeconomic status on stage at presentation, receipt of diagnostic imaging, receipt of treatment and overall survival in colorectal cancer patients

2021· article· en· W3159468735 sur OpenAlexafffundabout
Rajan N. Shah, Kelvin Chan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioOntario Ministry of Health and Long-Term CareOntario Institute for Cancer ResearchCancer Care Ontario
Mots-clésReceiptSocioeconomic statusMedicineColorectal cancerStage (stratigraphy)CancerPresentation (obstetrics)Overall survivalOncologyInternal medicineEnvironmental healthSurgeryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socioeconomic factors influence patterns of care in colorectal cancer. Our study investigates the impact of socioeconomic status (SES) on stage at presentation, receipt of diagnostic imaging, receipt of treatment and overall survival (OS) in a universal healthcare system. The Ontario Cancer Registry (OCR) was accessed to identify a cohort of patients diagnosed with colorectal adenocarcinoma from 2007 to 2016 in Ontario, Canada. SES was measured using median neighborhood income divided into quintiles (Q1-Q5; Q1 = lowest income). Logistic regression analyses were used to evaluate stage, imaging and treatment. Cox proportional hazards models were used to evaluate OS. All endpoints were adjusted for demographics and comorbidities with OS models also adjusting for stage, imaging and treatment. In total, 39 802 colon and 13 164 rectal patients were identified. Lower SES was associated with advanced stage at presentation in both cohorts (Q1 vs Q5: Colon odds ratio [OR] = 1.08, P = .046, rectal OR = 1.25, P < .0001). Lower SES colon patients were less likely to receive adjuvant oxaliplatin (Q1 vs Q5: OR = 0.78, P < .001) and all palliative chemotherapies studied including oxaliplatin (Q1 vs Q5: OR = 0.60, P < 0.0001), irinotecan (Q1 vs Q5: OR = 0.65, P < .0001), bevacizumab (Q1 vs Q5: OR = 0.70, P < .001), cetuximab (Q1 vs Q5: OR = 0.40, P = .0053) and panitumumab (Q1 vs Q5: OR = 0.54, P = .0036). In rectal patients, lower SES was associated with decreased receipt of rectal cancer resection for stages I-III (Q1 vs Q5: OR = 0.78, P < .001), adjuvant oxaliplatin (Q1 vs Q5: OR = 0.72, P = .0020) and palliative chemotherapies including oxaliplatin (Q1 vs Q5: OR = 0.59, P < .001), irinotecan (Q1 vs Q5: OR = 0.53, P < .001) and bevacizumab (Q1 vs Q5: OR = 0.71, P = .046). All survival models identified poorer OS for lower SES patients (total colorectal; Q1 vs Q5: Hazard ratio [HR] = 1.25, P < .0001). These findings suggest disparities persist even within universal healthcare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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