A population-based analysis of urban-rural disparities in advanced pancreatic cancer (APC) management and outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
e18049 Background: The high morbidity burden associated with APC means that its management is complex and frequently requires multidisciplinary care. Because of potential geographical barriers to healthcare access, we aimed to determine the effect of rurality on management and outcomes of APC patients. Methods: Patients diagnosed with APC (locally advanced or metastatic disease) from 2008 to 2015 and received gemcitabine (gem), gem plus nabpaclitaxel (gem/nab), or FOLFIRINOX at any 1 of 6 British Columbia cancer centers were reviewed. Using postal codes, the Google Maps Distance Matrix determined the distance from each patient’s residence to the closest cancer center. Rural and urban status were defined as patients living > / = 100 km and < 100 km to the closest treatment site, respectively. Different cut points were used in sensitivity analyses. Patients were also stratified according to Canadian census population sizes. Univariate and Cox regression analyses were applied to examine whether rurality resulted in variations in management and outcomes. Results: In total, we identified 659 patients: median age 68 years, 54.3% men, and 45.7% metastatic disease. Among them, 19.3% lived rurally. For treatment, 67.7%, 9.2%, and 23.1% received gem, gem/nab, and FOLFIRINOX, respectively. There were no differences in baseline clinical characteristics between rural and urban patients (all p > 0.05). Time from diagnosis to oncology appointment and time from appointment to treatment were 31.5 and 29.5 days for rural patients and 28.6 and 40.1 days for urban patients, respectively (all p > 0.05). In multivariate Cox regression, risk of death was similar between rural and urban groups (HR 0.864, 95% CI 0.619-1.206, p = 0.390). Furthermore, regression analysis found that population size did not pose a signficiant impact on APC outcomes (all p > 0.05). Conclusions: There was no correlation between rurality and outcomes in APC. The strategic and geographic allocation of cancer care delivery across 6 comprehensive treatment centers in British Columbia may serve as a model for other jurisdictions, particularly those that currently face outcome disparities in cancers that often require complex multidisciplinary care
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».