Rurality index score and pediatric neuro-oncological outcome in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rapid access to neurosurgical decisions and definitive management are vital for the outcome of neurocritical patients. There are unique challenges associated with the provision of services required to maintain critical infrastructure for rural citizens. Given that a relationship between rurality, marginalization, and health outcomes has been identified as associated with higher mortality rates and higher rates of many diseases, the authors studied whether worse clinical outcomes were associated with rurality in pediatric neuro-oncological disease. METHODS: Using linked administrative databases, the authors retrospectively analyzed a population-based cohort of patients diagnosed with a pediatric brain tumor between 1996 and 2017 in Ontario, Canada. The main variable of interest was the Rurality Index for Ontario (RIO; larger value denotes more rural); the main outcome was survival, while controlling for surgery and tumor type. RESULTS: Of the 1428 patients included, 53.9% were male. Overall survival of all the children (controlling for surgery and tumor type) at 1, 5, and 10 years was 84.7%, 65.1%, and 58.4%, respectively. A total of 11.5% were classified as living in a rural area of Ontario. The distance to the nearest pediatric neurosurgical hospital ranged from 25.6 to 167.4 km. The RIO score was 0 in 38.7% of children, and the majority of patients had a RIO score < 40. A higher RIO score was not a significant factor (continuous p = 0.12/ordinal p = 0.18) associated with length of follow-up, indicating that rurality was not significantly linked to compliance with clinical follow-up. CONCLUSIONS: Rurality of the region in which pediatric neuro-oncological patients reside was not associated with patient outcome (HR 0.83, p = 0.39).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».