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Enregistrement W4410810832 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.11066

Identifying multi-level social determinants for disparities in survival and patient-reported outcomes in national head and neck cancer trials.

2025· article· en· W4410810832 sur OpenAlexaff
Jinbing Bai, Mónica Guerra, F. Nguyen-Tân, David I. Rosenthal, Jimmy J. Caudell, Maura L. Gillison, Loren K. Mell, Deborah Watkins Bruner, Katherine A. Yeager, Ronald C. Eldridge, Wade L. Thorstad, Mary Jue Xu, Sara Medek, Michelle Echevarria, Musaddiq Awan, Dong M. Shin, Stephanie L. Pugh, Sue S. Yom

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neck cancerCancerHead and neckOncologyInternal medicineFamily medicineGerontologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

11066 Background: This study aimed to determine to what extent area-level social determinants of health (SDOH) interact with individual, institutional, and biological factors to predict outcomes in head and neck cancer (HNC) trials. Methods: Five NRG Oncology HNC trials (2635 patients receiving chemoradiation) were analyzed. Area-level SDOH coded by patient ZIP codes included rurality (rural-urban commuting area code), neighborhood socioeconomic deprivation (Area Deprivation Index [ADI] categorized as upper vs. lower quartile), and travel burden (distance and time to treatment site). Individual (demographic, cancer and treatment-related factors), institutional (accrual volume), biological (HPV+/-) factors, and outcomes (overall survival [OS], progression free survival [PFS], quality of life [QOL], and symptoms) were analyzed. Multivariable Cox proportional hazards regression and mediation analysis using logistic regression assessed associations using hazard ratio (HR) or odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI). Results: Most patients were White (88%), non-Hispanic (92.7%), of mean age of 57 years, HPV+ (64.6%), and received intensity-modulated radiotherapy (95.9%) and cisplatin (94.2%). ADI and rurality were not associated with OS and PFS. OS and PFS were higher in patients with travel time <1 hour (HR=0.85, 95% CI [0.75, 0.98]; HR=0.85, 95% CI [0.73, 0.98]) and travel distance <50 miles (HR=0.84, 95% CI [0.72, 0.96]; HR=0.85, 95% CI [0.73, 0.98]). ADI, travel time, and travel distance were not associated with QOL decline. Patients treated at institutions with high rural accrual volume had worse QOL decline from baseline (OR=0.36, 95% CI [0.15, 0.85]). The impact of travel distance but not time varied by race to influence QOL decline (OR=0.38, 95% CI [0.16, 0.93]). ADI was not associated with symptoms, but patients from institutions with high rural accrual volume had worse symptoms (OR=7.83, 95% CI [1.98, 31.01]). HPV status had a significant indirect effect on the relationship between travel distance and survival at 1 year (estimate [β]=0.03, 95% CI [0.01, 0.05]) and 5 years (β=0.03, 95% CI [0.004, 0.05]), as well as a direct and total mediation effect of travel distance on QOL decline at 1 year (direct β=-0.08, 95% CI [-0.16, -0.004]; total β=-0.89, 95% CI [-0.17, -0.01]). Conclusions: This study showed the impact of area-level SDOH and their interactions with race and institutional accrual volume, which are associated with survival, QOL, and symptom changes. HPV status potentially mediated the effects of travel distance on outcomes. Our findings provide novel approaches to identify patients at risk for poor outcomes, such as those with travel burden at institutions with high rural accrual, to design community-based interventions to improve cancer outcomes.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,853
Tête enseignante GPT0,733
Écart entre enseignants0,121 · 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

Citations0
Publié2025
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