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Enregistrement W4309828113 · doi:10.1001/jamaoto.2022.3755

Association of Household Income at Diagnosis With Financial Toxicity, Health Utility, and Survival in Patients With Head and Neck Cancer

2022· article· en· W4309828113 sur OpenAlexafffundabout
Christopher W. Noel, Katrina Hueniken, David Forner, Geoffrey Liu, Lawson Eng, Ali Hosni, Ezra Hahn, Jonathan C. Irish, Ralph Gilbert, Christopher M. K. L. Yao, Eric Monteiro, Brian O’Sullivan, John Waldron, Shao Hui Huang, David P. Goldstein, John R. de Almeida

Notice bibliographique

RevueJAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity Health NetworkUniversity of TorontoDalhousie UniversityPrincess Margaret Cancer CentrePublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQuartileMedicineGeneralized estimating equationNational Death IndexSocioeconomic statusProportional hazards modelCohortProspective cohort studyHousehold incomeHead and neck cancerCohort studyDemographyCancerConfidence intervalEnvironmental healthInternal medicineHazard ratioPopulationStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: 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. Objective: To determine the association of baseline annual household income with financial toxicity, health utility, and survival. Design, Setting, and Participants: This was a prospective cohort of adult patients with head and neck cancer treated at a tertiary cancer center in Toronto, Ontario, between September 17, 2015, and December 19, 2019. Data analysis was performed from April to December 2021. Exposures: Annual household income at time of diagnosis. Main Outcome and Measures: The primary outcome of interest was disease-free survival. Secondary outcomes included subjective financial toxicity, measured using the Financial Index of Toxicity (FIT) tool, and health utility, measured using the Health Utilities Index Mark 3. Cox proportional hazards models were used to estimate the association 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. Generalized estimating equations were used to account for patient-level clustering. Results: There were 555 patients (mean [SD] age, 62.7 [10.7] years; 109 [20%] women and 446 [80%] men) 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 with 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 (adjusted hazard ratio, 2.13; 95% CI, 1.22-3.71) and overall survival (adjusted hazard ratio, 2.01; 95% CI, 0.94-4.29), when compared with patients in the highest quartile. 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, 0.104 points lower (95% CI, 0.026-0.182) for low-income patients in adjusted analysis. Conclusions and Relevance: In this cohort study, patients with head and neck cancer with a household income less than CAD$30 000 experienced worse financial toxicity, health status, and disease-free survival. Significant disparities exist for Ontario's patients with head and neck cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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