Variations in Ovarian Cancer Survival Rates: Investigating Equity and Prognostic Factors Throughout Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThere is large inter- and intra-country variability in ovarian cancer outcomes. Individuals diagnosed with advanced stage cancer in Nova Scotia have a 3-year net survival of 31.9%, the lowest in the country. This study aimed to identify factors impacting survival, and to investigate evidence of inequities in survival from the point of diagnosis moving forward.MethodsThis population-based retrospective study included all women diagnosed with ovarian cancer in Nova Scotia from Jan 1, 2007, to Dec 31, 2016. Administrative health data were linked to gather individual, tumor, and health system characteristics. Both prognostic and equity factors potentially contributing to variations and inequities in survival were assessed using descriptive and time to event techniques.ResultsThis study found no regional differences in survival across Nova Scotia. It revealed that disparities in equity factors do not appear to be significantly associated with survival at the time of diagnosis moving forward. Instead, survival variations were attributed to legitimate prognostic factors, such as cancer stage, subtype, comorbidities, and frailty. However, notable inequities were identified between socioeconomic status and prognostic factors that may contribute to poor survival upstream, rather than at the time of diagnosis.ConclusionThough inequities do not appear to directly contribute to differences in ovarian cancer survival at the time of diagnosis, they may influence outcomes by increasing the development of prognostic factors that lead to poorer survival. Future research should capture equity factors not found in administrative data and begin making comparisons between other jurisdictions to determine why survival rates vary worldwide.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».