Time-to-Treatment Initiation and Its Effect on All-Cause Mortality: Insights From the Surveillance, Epidemiology, and End Results Database
Notice bibliographique
Résumé
Background: Delays in cancer treatment initiation can significantly impact survival outcomes, but the magnitude of this effect varies by cancer type, stage, and patient demographics. This study examined the association between time-to-treatment initiation (TTI) and all-cause mortality across multiple common cancers, evaluating differential impacts and sociodemographic disparities. Methods: A retrospective cohort analysis was conducted using the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database, including 991,771 adults diagnosed with breast, lung, prostate, or colorectal cancers between 2015 and 2020. TTI intervals were divided into four categories: 0 - 1, 2 - 5, 6 - 9, and ≥ 10 months. Cox proportional hazards models, adjusted for demographic, socioeconomic, cancer-specific, and treatment factors, assessed the impact of TTI on all-cause mortality, accounting for time-varying covariates. Results: Overall, 63.9% of patients initiated treatment within 1 month. Unadjusted analyses revealed paradoxically lower mortality with longer TTI intervals (26.1% for 0 - 1 month vs. 11.4% for ≥ 10 months). After adjusting for time-varying effects, longer TTI significantly correlated with higher mortality risks (hazard ratio (HR): 1.02 for 2 - 5 months, 1.08 for 6 - 9 months, 1.23 for ≥ 10 months; P < 0.001 each), compared to treatment within 1 month. Older age (HR: 1.06), male gender (HR: 1.08), unmarried status (HR: 1.06), and non-Hispanic Black race (HR: 1.03) were independently associated with increased mortality. Lung cancer patients had significantly higher mortality than breast, prostate, and colorectal cancers (all P < 0.001). Treatment differences emerged, with reduced chemotherapy (40.2% to 10.0%) and surgical interventions (70.6% to 48.8%) at longer intervals. Conclusion: Our analysis showed that increased TTI is independently associated with significantly higher all-cause mortality across major cancers, emphasizing the urgency of timely treatment initiation. Sociodemographic disparities in TTI and outcomes highlight systemic barriers disproportionately affecting vulnerable populations, necessitating targeted interventions to improve equitable cancer care and survival outcomes.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 ».