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Enregistrement W4303629043 · doi:10.3390/curroncol29100584

Disparities in All-Cause Mortality in Older Patients with Colorectal Cancer According to Disability Status: A Nationwide Analysis

2022· article· en· W4303629043 sur OpenAlexvenueno aff
Woo-Ri Lee, Kyu‐Tae Han, Mingee Choi, Woorim Kim

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Center
Mots-clésMedicineColorectal cancerGerontologyCause of deathCancerInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although investigating patterns of cancer mortality is important in understanding the effect of cancer on population health, knowledge regarding mortality in cancer patients with disability is scarce. This study examined the association between disability status and all-cause mortality in older patients with colorectal cancer. METHODS: Data were obtained from the 2008-2019 National Health Insurance Service claims data. The study population included patients with colorectal cancer aged 60 years or above. The outcome measure was all-cause 5-year and overall mortality. A survival analysis was performed using the Cox proportional hazards model to analyze the association between all-cause mortality and disability status. Subgroup analysis was conducted based on disability severity. RESULTS: The study population consisted of 6340 patients, and disability was reported in 15.8% of the included individuals. Participants with disability had a higher risk of both all-cause 5-year (hazard ratio (HR) 1.21, 95% confidence interval (95% CI) 1.07-1.37) and overall mortality (HR 1.15, 95% CI 1.03-1.28). These findings were particularly significant in individuals with severe rather than mild disability. CONCLUSION: Older colorectal cancer patients with disabilities showed a higher risk of overall and 5-year all-cause mortality, which was evident in individuals with severe disabilities. The findings indicated disparities in mortality according to disability status. Further, we suggest that policies that can mediate such disparities must be strengthened.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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