Social determinants of health (SDOH) and late mortality among survivors of childhood cancer: A report from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).
Notice bibliographique
Résumé
10021 Background: Neighborhood-level SDOH may increase disparities in adverse cancer-related outcomes. The US CDC-constructed Social Vulnerability Index (SVI) reflects 4 SDOH domains (socioeconomic status [SES]; household composition; minority status/language; housing/transportation) and captures the vulnerability of underserved communities. The impact of neighborhood-level SDOH on late mortality among survivors of childhood cancer is not known. Methods: Analyses included 5-year survivors in the US diagnosed in 1970-1999 participating in the CCSS, a multi-institutional retrospective cohort study. We evaluated geocoded SVI quintiles (Q1 to Q5, from least to most vulnerable) based on residential addresses and personal SES factors including income, education level, and health insurance status collected at CCSS baseline. The impact of SVI and personal-level SES on all-cause and cause-specific mortality rates were evaluated using cumulative incidence and relative rates (RRs) from piecewise exponential regression models adjusted for age, sex, diagnosis age, and treatments. Results: Among 20,261 survivors with geocode data (mean age at cancer diagnosis and baseline evaluation, 7y and 24y respectively, with a mean follow up of 17y), 2,439 survivors died. All-cause late mortality was greater in survivors living in more vulnerable areas (Q5 vs. Q1, at 20y: 14.7% vs. 10.8%, P<0.001). We observed a dose-response relationship between worsening SVI and the all-cause mortality rate (Q5 vs. Q1 RR 1.52, 95% CI 1.32-1.76, P trend <0.001) as well as for mortality rates due to specific health causes (Table). Among the SDOH domains, neighborhood SES (Q5 vs. Q1 RR 1.68, 95% CI 1.45-1.95) showed the strongest association with all-cause mortality followed by household composition (RR 1.43, 95% CI 1.24-1.66). Notably, these findings remained largely consistent after adjusting for personal-level SES as well as in analyses stratified by income and insurance coverage. Conclusions: Living in socially vulnerable neighborhoods during young adulthood is associated with a ~50% increased risk for late mortality among survivors of childhood cancer and is largely unaffected by favorable personal-level SES. Policies and interventions targeting neighborhood-level SDOH during the transition to survivorship care are needed to reduce mortality risk in this population. Adjusted RRs and 95% confidence intervals for overall and cause-specific mortality. SVI All cause Subsequent neoplasm cause Cardiovascular cause Other health causes Q2 1.00 (0.88 - 1.14) 0.90 (0.74 - 1.11) 1.09 (0.76 - 1.55) 1.09 (0.85 - 1.39) Q3 1.16 (1.02 - 1.32) 1.03 (0.84 - 1.27) 1.18 (0.82 - 1.70) 1.24 (0.97 - 1.59) Q4 1.24 (1.08 - 1.42) 1.12 (0.90 - 1.39) 1.29 (0.88 - 1.90) 1.44 (1.11 - 1.86) Q5 1.52 (1.32 - 1.76) 1.35 (1.07 - 1.69) 1.54 (1.02 - 2.33) 1.83 (1.38 - 2.42) SVI Q1 (least vulnerable) is the referent.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».