Systematic Scoping Literature Review of Disparities in Stage of Endometrial Cancer [A321]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Endometrial cancer (EC) in the United States is twice as lethal for Black than White people with a uterus (PWU), partly due to disparities in stage at diagnosis. This systematic scoping review utilizes the Pathway to Treatment framework to identify actionable care and evidence gaps. METHODS: The complete protocol was previously published (DOI 10.1186/s13643-021-01649-x). Structured searches of PubMed, EMBASE, Scopus, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were performed. Two reviewers screened abstracts and then full articles for eligibility. Data meeting quality criteria were qualitatively synthesized. RESULTS: Out of 2,171 records, 24 were included, with 9 reporting on appraisal, 4 on help seeking, 5 on diagnostic, and 10 on pre-treatment intervals. Study quality ratings were heterogenous, between 3 and 9 per Newcastle-Ottawa, with a median score of 7.0. Based on 2,059 PWU from four studies, no disparities in EC-relevant health literacy were identified. Based on 2,991 PWU from one study, willingness of Black PWU to seek care for EC symptoms was either the same or greater than White PWU. Based on 3,006 PWU from two studies, the physician not disclosing concern for cancer may prolong the diagnostic interval. Based on 743,139 PWU from five studies, the pre-treatment interval is significantly (all P values<.05) longer for Black and Hispanic PWU, those with less insurance coverage, and those with lower socioeconomic status. CONCLUSION: The Pathway to Treatment framework operationalized the evidence, revealing when disparities in timeliness occur. Interventions to reduce delays in the diagnostic and pre-treatment Intervals are particularly promising for addressing EC stage disparities.
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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 | 0,040 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».