Disparities in clinical trial enrollment at a Canadian comprehensive cancer center: A 15‐year retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Disparities in clinical trials (CTs) enrollment perpetuate inequities in treatment access and outcomes, but there is a paucity of Canadian data. The objective of this study was to examine disparities in cancer CT enrollment at a large Canadian comprehensive cancer center. METHODS: Retrospective study of CT enrollment among new patient consultations from 2006 to 2019, with follow-up to 2021 (N = 154,880), with the primary outcome of enrollment as a binary variable. Factors associated with CT enrollment were evaluated using multivariable Bayesian hierarchical logistic regression with random effects for most responsible physician (MRP) and geography, adjusted for patient characteristics (sex, age, language, geography, and primary care provider [PCP]), area-level marginalization (residential instability, material deprivation, dependency, and ethnic concentration), disease (cancer site and stage), and MRP (department, sex, language, and training). A sensitivity analysis of the cumulative incidence of enrollment was conducted to account for differences in disease type and follow-up length. RESULTS: CT enrollment was 11.2% overall, with a 15-year cumulative incidence of 18%. Lower odds of enrollment were observed in patients who were female (adjusted odds ratio [AOR], 0.82; 95% confidence interval [CI], 0.78-0.86), ≥65 years (AOR vs. <40, 0.61; 95% CI, 0.56-0.66), non-English speakers (0.72; 95% CI, 0.67-0.77), living ≥250 km away (AOR vs. <15 km, 0.71; 95% CI, 0.62-0.80), and without a PCP. Disease characteristics accounted for the largest proportion of observed variation (20.8%), with significantly greater odds of enrollment in patients with genitourinary cancers and late-stage disease. CONCLUSION: Significant sociodemographic disparities were observed, suggesting the need for targeted strategies to increase diversity in access to cancer CTs in Canada.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».