Causes of urban-rural disparities in adjuvant chemotherapy (AC) for rectal cancer (RC).
Notice bibliographique
Résumé
568 Background: While urban-rural differences in cancer care are well described, the etiology for such disparities is unclear. Our aim was to determine whether differences in AC use are mediated through variations in community size (CS) and whether differences in AC use translated into differences in patient survival outcomes (SO). Methods: Patients with stage II/III RC from 1999 to 2009 and referred to any 1 of 5 regional cancer centers in British Columbia were reviewed. Communities were classified as rural (R), small urban (SU), moderate urban (MU), and large urban (LU) based on census data. Using zip codes and a distance matrix application interface, driving distance (DD) to patients’ respective cancer center (CC) was determined and categorized into quartiles. Stepwise logistic regression was used to explore AC use based on urban-rural communities, controlling for DD. Cox regression was used to identify whether variations in CS translated into differences in SO. Results: A total of 2618 patients were identified: median age 67 years (IQR 58-75), 64% men, and 63% received AC. Patients were distributed across various communities: R 37%; SU 11%; MU 13%; and LU 39%. There were no differences in baseline characteristics based on CS (all p<0.05). Compared to patients in LU centers, those living in R, SU and MU areas were less likely to be treated with AC (55 % vs. 49% vs. 71%, respectively, p<0.001). Likewise, DD was shortest for LU and longest for R residents (p<0.001). In multivariate analysis that controlled for confounders, urban-rural disparities in receipt of AC persisted, and these differences were significantly increased after adjusting for DD (Table). In Cox regression analysis which controlled for confounders, patients who lived in R, SU, and MU regions did not have a significantly inferior SO in comparison to those living in LU areas (HR: 0.926, 0.813, 1.006, respectively, p=0.47). Conclusions: There are urban-rural disparities in access to AC independent of patients’ DD to CC. These disparities do not seem to alter patients’ SO. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».