Vulnerability in Colorectal Cancer: Adjusted Gross Income and Geography as Factors in Determining Overall Survival in Colorectal Cancer: A Single-Center Study Across a Broad Income Inequality in an American Context
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Regional differences in socioeconomic status (SES) are well known, and we believe that the use of geocoding (zip code) can facilitate the introduction of targeted interventions for underserved populations. This is a single-center, retrospective analysis of data extracted from the cancer registry at the Capital Health Cancer Center in Pennington, N. The Capital Health Cancer Center in central New Jersey primarily serves two counties, catering to a diverse patient population from a wide range of socioeconomic backgrounds. Methods: We abstracted 1269 consecutive cases of colorectal cancer (CRC) diagnosed and treated between 2000 and 2019 from the Cancer Registry of the Capital Health Cancer Center (CHCC). Using the definition of SES based on previously published work, and zip codes (geocoding), we created four SES levels. We stratified our subjects according to their stage at diagnosis, age at diagnosis, race, and ethnicity. The primary outcome variable was overall survival (OS). Results: There was a statistically significant difference in OS based on SES, with the highest overall survival (OS) in the high-SES group (47 months) and the shortest OS in the low and mid-low-SES groups (40.4 and 30 months, respectively). Subjects living in high-SES areas were predominantly white (88.2%) and diagnosed at a later age (mean of 68.9 years of age) compared to individuals who lived in a low-SES area, who were predominantly non-white (72.6%) and diagnosed somewhat earlier in life (65.1 years of age). White people were diagnosed later in life (70.9 years of age) compared to non-white populations, including Black (66.5), Asian (61.7), and Hispanic (58.5) (p = 0.001) populations, but this did not lead to a significant difference in OS (p = 0.56). Stage at diagnosis was a significant predictor of OS, but was unrelated to SES (p = 0.066). A Cox proportional hazard ratio (HR) model showed that the risk of dying from colorectal cancer decreases with a higher socioeconomic status (SES). Those from mid-high-SES backgrounds had a 19% lower risk (HR 0.81), and those from high-SES areas had a 45% lower risk (HR 0.55) compared to individuals from low-SES areas. Conclusions: The vulnerability of patients with CRC in central New Jersey is a complex issue, influenced by many different variables. Our results indicate that SES is the most critical factor affecting OS after being diagnosed with CRC.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».