Disparities in Outcomes following Resection of Locally Advanced Rectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Surgical margins following rectal cancer resection impact oncologic outcomes. We examined the relationship between margin status and race, ethnicity, region of care, and facility type. Patients undergoing resection of a stage II–III locally advanced rectal cancer (LARC) between 2004 and 2018 were identified through the National Cancer Database. Inverse probability of treatment weighting (IPTW) was performed, with margin positivity rate as the outcome of interest, and race/ethnicity and region of care as the predictors of interest. In total, 58,389 patients were included. After IPTW adjustment, non-Hispanic Black (NHB) patients were 12% (p = 0.029) more likely to have margin positivity than non-Hispanic White (NHW) patients. Patients in the northeast were 9% less likely to have margin positivity compared to those in the south. In the west, NHB patients were more likely to have positive margins than NHW patients. Care in academic/research centers was associated with lower likelihood of positive margins compared to community centers. Within academic/research centers, NHB patients were more likely to have positive margins than non-Hispanic Other patients. Our results suggest that disparity in surgical management of LARC in NHB patients exists across regions of the country and facility types. Further research aimed at identifying drivers of this disparity is warranted.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».