The impact of socioeconomic status on stage at presentation, receipt of diagnostic imaging, receipt of treatment, and overall survival in colorectal cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
10565 Background: Socioeconomic factors have been identified to influence patterns of care in colorectal cancer yet current literature findings are sparse, conflicting, and often incomplete. As such, this 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. Methods: The Ontario Cancer Registry was accessed to identify a cohort of patients diagnosed with colorectal adenocarcinoma from 2007-2016 in Ontario, Canada. Linkage to administrative datasets allowed study of the impact of SES, measured by mean neighbourhood household income divided into quintiles (Q1-Q5; Q1 = lowest income), on stage, imaging, treatments, and OS. Multivariable regression analyses of all endpoints were adjusted for age, sex, comorbidity, and rurality with OS models also adjusting for imaging and treatment. Results: 39,802 colon and 13,164 rectal patients were identified. Lower SES patients were more likely to present at a higher stage in both cohorts. Lower SES colon patients were less likely to receive magnetic resonance imaging (MRI) of the abdomen, liver resection, adjuvant oxaliplatin, and all palliative systemic therapies studied. In rectal patients, lower SES was associated with decreased receipt of MRI pelvis, rectal cancer resection in early stages, adjuvant oxaliplatin, and most palliative chemotherapies studied. All OS models found that lower SES was associated with poorer OS. Conclusions: These findings suggest disparities across the continuum of cancer care persist even within a universal healthcare system. Further efforts should be directed towards temporal research, identifying barriers, and subsequently applying this information to actionable policies.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».