Association of Neighborhood Socioeconomic Status and Ethnic Diversity with Failure to Rescue in Curative-intent Colorectal Cancer Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association between neighborhood-level socioeconomic status (SES) and ethnic diversity and failure to rescue (FTR) after curative-intent colorectal cancer (CRC) resection. BACKGROUND OF DATA: FTR is an outcome reflecting a system's ability to detect and treat clinical deterioration after complications. However, little is known about how social characteristics influence FTR in oncologic populations. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study of adults undergoing resection for stage I-III CRC (2007-2020). Exposures were SES and ethnic diversity defined by ecologic measures from census data. The primary outcome was FTR, defined as in-hospital death following a major postoperative complication. Logistic regression examined the association between exposures and FTR while adjusting for confounders. Subgroup analysis explored associations by cancer site and procedure setting. RESULTS: Among 60,470 patients included, FTR occurred in 1,158 (1.9%). Of those, 25.0% resided in the lowest SES neighborhood (5th quintile) versus 16.9% in the highest (1st quintile) (P<0.001), and 18.5% resided in the most ethnically diverse neighborhoods (5th quintile) versus 21.2% in the least (1st quintile, P=0.12). After adjustment, residing in the lowest SES (Odds Ratio, OR 1.26; 95% confidence interval, CI 1.05-1.52) or most ethnically diverse neighborhoods (OR 1.53, 95%CI 1.26-1.85) was associated with higher odds of FTR compared to patients residing in the highest SES or least ethnically diverse neighborhoods. These observations persisted in the colon but not rectal cancer subgroup and in the emergency but not elective setting. CONCLUSION: These findings outline inequalities in post-operative outcomes by social characteristics pointing towards potential gaps in structures of care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».