Discrepancies in breast cancer’s oncological outcomes between public and private institutions in the southeast region of Brazil: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Brazil is a middle-income country with inequalities in its healthcare system. The disparities between public and private services affect the diagnosis and treatment of patients with breast cancer. The aim of this study is to assess whether disease-free survival (DFS) and overall survival (OS) are different in public and private specialized centers. Patient and methods A retrospective cohort study with 1,545 breast cancer patients diagnosed from 2003 to 2011 at Barretos Cancer Hospital—BCH (public group, N = 1,408) and InORP Oncoclinicas (private group, N = 137) was conducted. A 1:1 propensity score matching (PSM) analysis was used to adjust the differences between the groups’ characteristics (n = 137 in each group). Results The median age at diagnosis was 54.4 years. Estimated DFS rates at 1, 5, and 10 years were 96.0%, 71.8%, and 59.6%, respectively, at BCH and 97.8%, 86.9%, and 78%, respectively, at InORP (HR: 2.09; 95% confidence interval [CI], 1.41–3.10; p < 0.0001). Estimated OS rates at 1, 5, and 10 years were 98.1%, 78.5%, and 65.4%, respectively, at BCH and 99.3%, 94.5%, and 91.9%, respectively, at InORP (HR: 3.84; 95% CI, 2.16–6.82; p < 0.0001). After adjustment by PSM, DFS and OS results in 1, 3, and 5 years remained worse in the public service compared to the private service. Conclusion Patients treated in a public center have worse DFS and OS after a follow-up period of more than 5 years. These results were corroborated after carrying out the PSM.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».