Annual household income and its association with financial toxicity, health utility, and survival in head and neck cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e18040 Background: While several studies have documented a link between socioeconomic status and survival in head and neck cancer, nearly all have used ecologic, community-based measures. Studies using more granular patient level data are lacking. We sought to determine the association between baseline annual household income with financial toxicity, health utility and survival. Methods: This was a prospective cohort of adult head and neck cancer patients treated at tertiary cancer center between September 17, 2015, and December 19, 2019. Our primary exposure was annual household income at time of diagnosis. Outcomes of interest included disease-free survival, financial toxicity, measured using the FIT tool, and health utility, measured using the Health Utilities Index Mark 3. Cox proportional hazards models were used to estimate the relationship between household income and survival. Income was regressed onto log-transformed FIT scores using linear models. The association between income and health utility was explored using generalized linear models. A generalized estimating equations approach was incorporated to account for patient level clustering. Results: There were 555 patients included in this cohort. Two-year disease-free survival was worse for patients in the bottom income quartile (< $30,000 - 67% [95%CI 58-78])) compared to the top quartile (≥$90,000 - 88% [95%CI 83-93]). In risk adjusted models, patients in the bottom income quartile had inferior disease-free survival (aHR 2.13 [95%CI 1.22-3.71]) but not overall survival (aHR 2.01 [95%CI 0.94-4.29]). The average FIT score was 22.6 in the lowest income quartile vs. 11.7 in the highest quartile. In adjusted analysis, low-income patients had 12-month FIT scores that were, on average, 134% higher (worse) [95%CI 16%-253%] than high-income patients. Similarly, health utility scores were, on average, 0.106 [95%CI 0.029-0.184] points lower for low-income patients. Conclusions: Head and neck cancer patients with a household income < $30,000 experienced worse financial toxicity, health status and disease-free survival. Significant disparities exist for Ontario’s head and neck cancer patients.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».