Ethnoracial disparities in breast cancer treatment time and survival: a systematic review with a DAG–based causal model
Notice bibliographique
Résumé
For interventions aimed at redressing health disparities in breast cancer to be effective, a clear understanding of the nature and causes of these disparities is required. Our questions were: what is the current evidence for ethnoracial disparities in time-to-treatment initiation and survival in breast cancer, and how are the causal mechanisms of these disparities conceptualized in the literature? A comprehensive systematic search of studies on cohorts of female patients with breast cancer diagnosed with stage I-III was performed. Directed acyclic graphs were used to describe implicit causal relationships between racial/ethnic group membership and time-to-treatment initiation and survival outcomes. This review revealed strong evidence for ethnoracial disparities in both time to treatment and survival among patients with breast cancer. Unmeasured factors identified by the authors highlighted gaps in data sources and opportunities for causal reasoning. Although the existing literature describes ethnoracial disparities, there is very limited discussion of causal mechanisms and no discussion of system-level rather than individual-level effects. Addressing established ethnoracial disparities in breast cancer requires new research that explicitly considers the causal mechanisms of potential interventions, incorporating unmeasured factors contributing to these disparities. Trial registration: PROSPERO identifier: CRD42023391901.
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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 | 0,019 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».