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Enregistrement W4405802318 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.52063

Sociodemographic Factors and Utilization of Pediatric Oncology Satellite Clinics in Ontario, Canada

2024· article· en· W4405802318 sur OpenAlexaffabout
Maria Chiu, A. Ait Ali, Felicia Ga-Yin Leung, Chaoran Dong, Petros Pechlivanoglou, David M. Hodgson, Paul Gibson

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMcMaster UniversityMcMaster Children's HospitalPrincess Margaret Cancer CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesHamilton Health SciencesUniversity Health NetworkPediatric Oncology GroupUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAttendanceOddsPopulationCancer registryDemographyFamily medicineLogistic regressionEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Pediatric cancer care services in high-income nations are mainly centralized in metropolitan cities. To allow treatments closer to home, patients across Ontario, Canada, a geographically large province, are offered decentralized care via satellite clinics; however, it is unclear whether the utilization of these pediatric oncology satellite clinics differs by area-level sociodemographic factors. Objective: To examine whether sociodemographic factors, such as area-level income and rurality, are independently associated with the odds of satellite clinic visit and the hazards of time to first visit among pediatric oncology patients receiving cancer treatment. Design, Setting, and Participants: This is a retrospective population-based cohort study of patients aged 0 to 17 years with cancer living in a satellite catchment area in Ontario, Canada (from 2015 to 2022, with follow-up through 2023). The Pediatric Oncology Group of Ontario Networked Information System cancer registry (containing age, sex, diagnosis type, and year information) was linked to satellite, OpenStreetMap, and postal-code databases to ascertain rural or urban dwelling, neighborhood-based income, and driving time saved. Exposures: Age, sex, rural or urban dwelling, and neighborhood-level income quintiles. Main Outcomes and Measures: The primary outcomes were the odds of satellite clinic attendance within 1 year of diagnosis and the hazards of first clinic visit after starting systemic therapy, derived from multivariable logistic and Cox proportional hazards models, respectively. Results: Among the 1280 eligible patients (median [IQR] age, 7.0 [3.0-13.0] years; 753 male [58.8%]), 844 (65.9%) visited a satellite clinic within 1 year of diagnosis with a median (IQR) of 39 (14-67) days to first visit. Driving time saved (>60 minutes) was the factor most associated with satellite use, followed by diagnostic type (with patients with central nervous system tumors least likely to visit). Rural (vs urban) patients had significantly lower odds of satellite visit within a year of diagnosis (odds ratio, 0.48; 95% CI, 0.31-0.74; P = .001) and lower instantaneous likelihood of visiting after start of treatment (hazard ratio, 0.65; 95% CI, 0.53-0.81; P < .001). Living in a lower-income (vs middle-income) area was also associated with significantly lower utilization (odds ratio, 0.53; 95% CI, 0.35-0.80; P = .009; hazard ratio, 0.73; 95% CI, 0.60-0.89; P = .002). Conclusions and Relevance: This population-based study of pediatric oncology patients found that satellite clinics, despite being designed to reduce transportation and financial burdens, were disproportionately underutilized by patients living in rural and lower-income areas. Monitoring area-level social determinants of health can help inform interventions to improve timely and equitable access to childhood cancer care closer to home.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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