RMTD-03 SOCIOECONOMIC DISPARITIES IN CLINICAL TRIAL ENROLLMENT AMONG PATIENTS WITH BRAIN METASTASES: A CENTRAL PENNSYLVANIA CROSS-SECTIONAL ANALYSIS IN NEIGHBORHOOD-DISADVANTAGE METRICS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Socioeconomic disparities significantly influence health outcomes in patients with brain metastases (BM), yet their influence on clinical trial enrolment remain understudied. This cross-sectional analysis evaluated 1,802 patients (non-small cell lung cancer [NSCLC]: n=1,536; melanoma: n=182; HER2-positive breast cancer: n=84) treated at Penn State Cancer Institute (2006–2022) to assess associations between neighborhood disadvantage metrics, education, and clinical trial enrollment. Neighborhood disadvantage was measured via the Area Deprivation Index (ADI; national/state percentiles/deciles) and Community Human Development Index (CHDI). Logistic regression and Kaplan-Meier analyses examined predictors of enrollment and survival outcomes. An improved overall survival was noted in clinical trial enrollees versus non-enrollees across all patients (p=0.0043), without a significant association between ADI and survival. Subgroup analyses (NSCLC, melanoma, HER2+ breast cancer) showed no survival benefit linked to trial participation, likely related to the limited sample size in each cohort. Higher education (OR: 1.02, 95% CI: 1.00–1.03; p=0.02) significantly predicted increased trial enrollment in the combined cohort. Conversely, elevated national ADI (NADI; OR: 0.97, 95% CI: 0.96–0.99; p=0.007) and state ADI (SADI; OR: 0.85, 95% CI: 0.74–0.97; p=0.02) were associated with reduced enrollment, suggesting that residing in disadvantaged neighborhoods decreased access. Trends toward increased enrollment with higher life expectancy (p=0.072) and CHDI (p=0.068) were also observed. In melanoma patients, lower income was independently associated with enrollment (p=0.04). These findings underscore socioeconomic inequities in trial access, driven by education and neighborhood disadvantage, and highlight survival advantages for enrollees. Targeted interventions addressing structural barriers in disadvantaged communities are critical to improving equity in cancer care and research participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».