Travel distance to tertiary sarcoma centres does not influence oncological presentation or outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Soft-tissue sarcomas (STSs) are rare cancers with centralized care advocated to consolidate resources and expertise. However, geographical challenges, particularly in countries like Canada, can increase travel distances for patients. The impact of travel distance on sarcoma presentation and outcomes remains unclear, particularly in single-payer healthcare systems with centralized care. Methods: A retrospective cohort analysis was conducted on 1,570 patients with STS who underwent surgical resection at a Canadian tertiary referral centre between January 2010 and January 2021. Patients were divided into those living ≤ 50 km and > 50 km from the centre. Demographics, tumour characteristics, treatment methods, and survival outcomes were analyzed. A Cox regression model was constructed to evaluate predictors of overall survival. Results: Patients living > 50 km from the centre (n = 700) travelled a mean of 176 km (SD 250), while those ≤ 50 km (n = 870) travelled a mean of 24.8 km (SD 13.8). There were no significant differences in disease presentation, time to definitive treatment, use of systemic therapies, or functional outcomes between the two groups. The two-year and five-year overall survival rates were similar between the groups (83.1% (95% CI 80.1% to 86.1%) vs 83.8% (95% CI 81.8% to 85.8%) and 72.1% (95% CI 69.1% to 75.1%) vs 72.5% (95% CI 69.5% to 75.5%), respectively). The regression model demonstrated that age, higher tumour grade, depth, and lower income were predictive of worse overall survival, while distance travelled was not an independent predictor of survival. Conclusion: Contrary to previous studies, our findings suggest that travel distance did not influence disease presentation or survival outcomes in STS patients treated at a centralized sarcoma centre. This challenges previous notions regarding the impact of travel distance on cancer outcomes, and supports the effectiveness of centralized care models, even in geographically vast regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 ».