How do age and social environment affect the dynamics of death hazard and survival in patients with breast or gynecological cancer in France?
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have investigated the association between net survival (NS) and social inequalities in people with cancer, highlighting a varying influence of deprivation depending on the type of cancer studied. However, few of these studies have accounted for the effect of social inequalities over the follow-up period, and/or according to the age of the patients. Thus, using recent and more relevant statistical models, we investigated the effect of social environment on NS in women with breast or gynecological cancer in France. The data were derived from population-based cancer registries, and women diagnosed with breast or gynecological cancer between 2006 and 2009 were included. We used the European deprivation index (EDI), an aggregated index, to define the social environment of the women included. Multidimensional penalized splines were used to model excess mortality hazard. We observed a significant effect of the EDI on NS in women with breast cancer throughout the follow-up period, and especially at 1.5 years of follow-up in women with cervical cancer. Regarding corpus uteri and ovarian cancer patients, the effect of deprivation on NS was less pronounced. These results highlight the impact of social environment on NS in women with breast or gynecological cancer in France thanks to a relevant statistical approach, and identify the follow-up periods during which the social environment may have a particular influence. These findings could help investigate targeted actions for each cancer type, particularly in the most deprived areas, at the time of diagnosis and during follow-up.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».