Geographic Variations and the Associated Factors in Adherence to and Persistence with Adjuvant Hormonal Therapy for the Privately Insured women Aged 18–64 with Breast Cancer in Texas
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to examine the geographical patterns of adjuvant hormonal therapy adherence and persistence and the associated factors in insured Texan women aged 18-64 with early breast cancer. A retrospective cohort study was conducted using 5-year claims data for the population insured by the Blue Cross Blue Shield of Texas (BCBSTX). Women diagnosed with early breast cancer who were taking tamoxifen or aromatase inhibitors (AIs) for adjuvant hormonal therapy with at least one prescription claim were identified. Adherence to adjuvant hormonal therapy and persistence with adjuvant hormonal therapy were calculated as outcome measures. Women without a gap between two consecutively dispensed prescriptions of at least 90 days were considered to be persistently taking the medications. Patient-level multivariate logistic regression models with repeated regional-level adjustments and a Cox proportional hazards model with mixed effects were used to determine the geographical variations and patient-, provider-, and area-level factors that were associated with adjuvant hormonal therapy adherence and persistence. Of the 938 women in the cohort, 627 (66.8%) initiated adjuvant hormonal therapy. Most of the smaller HRRs have significantly higher or lower rates of treatment adherence and persistence rates relative to the median regions. The use of AHT varies substantially from one geographical area to another, especially for adherence, with an approximately two-fold difference between the lowest and highest areas, and area-level factors were found to be significantly associated with the compliance of AHT. There are geographical variations in AHT adherence and persistence in Texas. Patient-level and area-level factors have significant associations explaining these patterns.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».