Disparities in access to surgical resection in patients with pancreatic cancer – a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical resection is a crucial component of pancreatic cancer treatment. However, multiple disparities in access to surgical resection have been reported. This systematic review aimed to critically assess and summarize these disparities to improve equity in cancer care. METHODS: PubMed, Web of Science, Embase, Medline, and Cochrane databases were searched from 2000 to 2023. Primary research articles from the United States specifically evaluating surgical resection for resectable pancreatic adenocarcinoma cancer were included. Bias assessment was performed using the modified Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: A total of 19 studies met the final inclusion criteria. 16 studies reported disparities among minority groups, with Black and Hispanic patients less likely to undergo surgery. 15 studies reported older age being predictive of nonreceipt of surgery. Lower socioeconomic status, reported in 8 studies, and nonprivate insurance, reported in 7 studies, were determined to be independent risk factors for decreased receipt of surgery. Five studies reported that patients treated at community hospitals were less likely to receive surgery, and 4 studies identified being single as an independent risk factor for nonreceipt of surgery. Finally, residence in a rural location, reported in 1 study, and male sex, reported in 1 study, were determined to be predictive of decreased receipt of surgery. DISCUSSION: Various sociodemographic factors influence the access to surgical resection for pancreatic cancer. These factors are proxies for multiple underlying barriers along the continuum of care, some of which may be modifiable. Identifying and understanding these barriers will allow us to develop targeted interventions to improve the delivery of oncologic care.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».