Survival in Women with De Novo Metastatic Breast Cancer: A Comparison of Real-World Evidence from a Publicly-Funded Canadian Province and the United States by Insurance Status
Notice bibliographique
Résumé
Metastatic breast cancer (MBC) patient outcomes may vary according to distinct health care payers and different countries. We compared 291 Alberta (AB), Canada and 9429 US patients < 65 with de novo MBC diagnosed from 2010 through 2014. Data were extracted from the provincial Breast Data Mart and from the National Cancer Institute’s SEER program. US patients were divided by insurance status (US privately insured, US Medicaid or US uninsured). Kaplan-Meier and log-rank analyses were used to assess differences in OS and hazard ratios (HR) were estimated using Cox models. Multivariate models were adjusted for age, surgical status, and biomarker profile. No difference in OS was noted between AB and US patients (HR = 0.92 (0.77–1.10), p = 0.365). Median OS was not reached for the US privately insured and AB groups, and was 11 months and 8 months for the US Medicaid and US uninsured groups, respectively. The 3-year OS rates were comparable between US privately insured and AB groups (53.28% (51.95–54.59) and 55.54% (49.49–61.16), respectively). Both groups had improved survival (p < 0.001) relative to the US Medicaid and US uninsured groups [39.32% (37.25–41.37) and 40.53% (36.20–44.81)]. Our study suggests that a universal health care system is not inferior to a private insurance-based model for de novo MBC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».