CAR-T Access Disparities for Multiple Myeloma in the Midwest: A Social Determinants of Health Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple Myeloma (MM) is the most common type of blood cancer among black individuals. CAR-T therapy is crucial, but often inaccessible to many black patients and those from underserved communities. The University of Kansas Health System administers over 100 CAR-T treatments annually and aims to evaluate barriers to CAR-T therapy access related to the social determinants of health in the Midwest area. METHODS: This study examined patients with MM referred for CAR-T therapy from January 2021 to December 2023, assessing how race, socioeconomic status, and insurance influenced eligibility for leukapheresis. Data on income and travel were gathered from the 2022 US Census and analyzed using R software. RESULTS: The study included 271 referrals for MM CAR-T therapy involving 179 patients, with a median age of 66 years (51% male). DEMOGRAPHICS: 80% white, 16% black, 2.2% other races, 1.8% Asian, with a median income of $70,644. Nearly half lived more than 30 min from the center (Mainly from Kansas, Missouri and Nebraska). Apheresis rates were similar across racial groups: 54% for whites, 54% for blacks, and 50% for others, while none of the three Asian patients proceeded. Nine patients (5%) could not proceed because of caregiver or insurance barriers, and cell collection rates were comparable regardless of distance (34% vs. 35%). CONCLUSION: This study showed that black representation in CAR-T access matches local demographics, indicating less disparity among minorities. Unlike national reports, distance, income, and insurance do not significantly affect access, suggesting the need for a national study on the social determinants impacting CAR-T access for multiple myeloma.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».