Income differences in time to colon cancer diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People with low income have worse outcomes throughout the cancer care continuum; however, little is known about income and the diagnostic interval. We described diagnostic pathways by neighborhood income and investigated the association between income and the diagnostic interval. METHODS: This was a retrospective cohort study of colon cancer patients diagnosed 2007-2019 in Ontario using routinely collected data. The diagnostic interval was defined as the number of days from the first colon cancer encounter to diagnosis. Asymptomatic pathways were defined as first encounter with a colonoscopy or guaiac fecal occult blood test not occurring in the emergency department and were examined separately from symptomatic pathways. Quantile regression was used to determine the association between neighborhood income quintile and the conditional 50th and 90th percentile diagnostic interval controlling for age, sex, rural residence, and year of diagnosis. RESULTS: A total of 64,303 colon cancer patients were included. Patients residing in the lowest income neighborhoods were more likely to be diagnosed through symptomatic pathways and in the emergency department. Living in low-income neighborhoods was associated with longer 50th and 90th-percentile symptomatic diagnostic intervals compared to patients living in the highest income neighborhoods. For example, the 90th percentile diagnostic interval was 15 days (95% CI 6-23) longer in patients living in the lowest income neighborhoods compared to the highest. CONCLUSION: These findings reveal income inequities during the diagnostic phase of colon cancer. Future work should determine pathways to reducing inequalities along the diagnostic interval and evaluate screening and diagnostic assessment programs from an equity perspective.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».