An Analysis on the Effect of Income Changes in the Resection of Early-Stage Pancreatic Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The impact of socioeconomic inequalities on cancer care and outcomes has been well recognized and the underlying causes are likely multifactorial. Income is regarded as a cornerstone of socioeconomic status and has been assumed to correlate with access to care. We therefore sought to investigate whether income and changes in income would affect the rate of patients undergoing surgical resection for early-stage pancreatic cancer. METHODS: Inflation-adjusted income data were obtained from the United States Census Bureau from 2010 to 2019. The cancer data were obtained from the SEER database. Counties present in both data sets were included in the analysis. Patients with stage I or II pancreatic cancer who underwent formal resection were deemed to have undergone appropriate surgical management. Patients were grouped into an early (2010-2014) and late (2015-2019) time period. RESULTS: < .001). The median change in income between the two time periods was an increase by $2387. The rate of resection was not dependent on income class or income change in our study population. CONCLUSION: Our surgical care of pancreatic cancer is improving with more patients undergoing resection. In addition, there are now fewer disparities between patients of lower-income and higher-income groups with respect to receiving surgical intervention. This implies that our access to care has improved over the past decade. This is an encouraging finding with regards to reducing health care disparities.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».