Residential Redlining, Neighborhood Trajectory, and Equity of Breast and Colorectal Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the influence of structural racism, vis-à-vis neighborhood socioeconomic trajectory, on colorectal and breast cancer diagnosis and treatment. BACKGROUND: Inequities in cancer care are well-documented in the United States but less is understood about how historical policies like residential redlining and evolving neighborhood characteristics influence current gaps in care. METHODS: This retrospective cohort study included adult patients diagnosed with colorectal or breast cancer between 2010 and 2015 in 7 Indiana cities with available historic redlining data. Current neighborhood socioeconomic status was determined by the Area Deprivation Index. Based on historic redlining maps and the current Area Deprivation Index, we created 4 "neighborhood trajectory" categories: advantage stable, advantage reduced, disadvantage stable, and disadvantage reduced. Modified Poisson regression models estimated the relative risks (RRs) of neighborhood trajectory on cancer stage at diagnosis and receipt of cancer-directed surgery (CDS). RESULTS: A final cohort derivation identified 4862 cancer patients with colorectal or breast cancer. Compared with "advantage stable" neighborhoods, "disadvantage stable" neighborhood was associated with a late-stage diagnosis for both colorectal and breast cancer [RR = 1.30 (95% CI: 1.05-1.59); RR = 1.41 (1.09-1.83), respectively]. Black patients had a lower likelihood of receiving CDS in "disadvantage reduced" neighborhoods [RR = 0.92 (0.86-0.99)] than White patients. CONCLUSIONS: Disadvantage stable neighborhoods were associated with late-stage diagnoses of breast and colorectal cancer. "Disadvantage reduced" (gentrified) neighborhoods were associated with racial inequity in CDS. Improved neighborhood socioeconomic conditions may improve timely diagnosis but could contribute to racial inequities in surgical treatment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».