Association of race/ethnicity and insurance with survival in patients with diffuse large B‐cell lymphoma in a large real‐world cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Few studies have evaluated disparities in race, ethnicity, and health insurance in real‐world health outcomes for patients with diffuse large B‐cell lymphoma (DLBCL). This study aimed to evaluate association between racial disparities and health insurance with real‐world health outcomes. Methods Patients with DLBCL (January 2011–July 2021) treated with first‐line therapy were selected from a real‐world database. Variables of interest included race/ethnicity, health insurance type (Medicaid, Commercial) by patient age (<65, ≥65 years), stage at diagnosis, overall survival (OS), and time to second‐line therapy or death due to any cause (TTNTD). Results Among 5362 patients with DLBCL (82% White, 7% Black, 8% Hispanic/Latino, 3% Asian), White patients were older (mean age, 66.7 vs. 59.3–62.5 years) and less likely to have Medicaid insurance (1.7% vs. 3.4%–5.9%). Adjusted hazard ratios (aHR) for OS (Black, 0.88 [95% confidence interval, 0.72–1.07]; Hispanic/Latino, 0.84 [0.70–1.03]; Asian, 0.82 [0.59–1.16]) and TTNTD (Black, 0.89 [0.75–1.05]; Hispanic/Latino, 0.85 [0.73–1.00]; Asian, 1.11 [0.86–1.43]) were similar to those of White patients. Among patients aged <65 years, Medicaid‐insured versus Commercially insured patients had more advanced disease (stage III–IV, 66% vs. 48%), worse OS (aHR, 0.52 [0.34–0.80]; p = 0.003), and shorter TTNTD (aHR, 0.70 [0.49–0.99]; p = 0.044). Conclusions There was no statistically significant difference in these variables/outcomes between Medicaid‐insured and commercially insured patients aged ≥65 years. Medicaid‐insured status was significantly associated with poorer OS and TTNTD in patients with DLBCL aged <65 years but not in those aged ≥65 years, with or without adjusting for other baseline characteristics. Race was not significantly associated with these outcomes.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».