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Enregistrement W4411098605 · doi:10.5489/cuaj.9268

Poster Session 10: Health Equity, Basic Science, New Technology

2025· article· en· W4411098605 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Editor CUAJ

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNortheastern Section of the American Urological AssociationLawson Health Research Institute
Mots-clésSession (web analytics)Equity (law)Health scienceHealth equityComputer sciencePolitical scienceEconomicsMedicineMedical educationWorld Wide WebEconomic growthHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In Ontario, Canada (population 14.7 million), robotic-assisted radical prostatectomies (RARP) are predominantly performed in larger academic centers and urban hospitals, potentially leading to disparities in access across the province.Given the concentration of RARP resources in these centers, patients from rural or marginalized communities may face increased travel burdens and reduced availability of RARP, impacting equitable access to prostate cancer surgery, despite a universal publicly insured health system.This study assessed the impact of socioeconomic marginalization on access to RARP vs. open radical prostatectomy (ORP) for localized prostate cancer in Ontario, Canada, from April 1, 2017, to March 31, 2024.Methods: This retrospective cohort study included all Ontario patients who underwent Quality Based Procedures-funded radical prostatectomy for localized prostate cancer during the study period.Patient socioeconomic status was assessed using the 2021 Ontario Marginalization Index, which includes income, education, housing, and family structure.This database is based on Canadian census dissemination areas -small geographic units averaging 400-700 people.Other equity-related outcomes included neighborhood income quintiles, rurality, and distance from home to hospital.Results: We identified 6645 RARP cases and 8428 ORP cases, with RARP representing 35.1% of cases in 2017, increasing to 56.2% by 2023.The median distance traveled to hospital was 23.1 km for RARP cases (IQR 8-58) and 11.9 km for ORP (IQR 5-30).RARP cases waited longer, on average, for surgery (mean 73 days, SD 51) compared to ORP (mean 42 days, SD 32), with only 57% of RARP cases within their wait time target as compared to 81% of ORP patients.Both RARP and ORP were similarly distributed among patients residing in urban (87%) and rural (13%) areas.A gradient was observed by material resource marginalization quintiles (Q); patients in higher-marginalization neighborhoods had reduced RARP access (27% in Q1 vs. 14% in Q5), whereas ORP showed less disparity (24% in Q1 vs. 15% in Q5).Similarly, RARP access was higher in affluent areas (30% in highest-income quintile vs. 14% in lowest), while ORP varied less by income (24% highest vs. 15% lowest).Conclusions: This study found fewer RARP procedures among patients residing in highly marginalized and low-income neighborhoods, suggesting a disparity in access to RARP, despite improving access to RARP across the province.Further research is needed to explore the intersectional factors that may contribute to this gradient and its impact on clinical 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4480,118

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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