The impact of socioeconomic status with overall survival in hepatocellular carcinoma: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Hepatocellular carcinoma (HCC) is the sixth most common malignancy and the second leading cause of cancer-related mortality worldwide. Patients are typically diagnosed at an advanced stage, with a poor prognosis. Despite recent therapeutic advances in HCC, there are concerns about the accessibility of these treatments for patients of lower socioeconomic status (SES), which may lead to poorer outcomes and exacerbate health inequity. Methods We searched MEDLINE and Embase from inception to 26 April 2024 to identify cohort studies comparing SES indicators and HCC outcomes. We computed hazard ratios (HRs) with accompanying 95% confidence intervals (CIs) for each study and pooled the results using a random-effects meta-analysis. Quality assessment was carried out using the Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale. Results In this meta-analysis of 15 studies involving 199 404 patients, we analysed the impact of SES on overall survival in patients with HCC. Lower income (HR 1.10, 95% CI 1.02-1.18, P < 0.01) and lower insurance coverage (HR 1.22, 95% CI 1.12-1.32, P = 0.01) had a negative impact on overall survival from HCC, but we were unable to stratify by stage. Absent or reduced insurance status had a negative impact on overall survival from HCC, regardless of the stage of HCC (early-stage HR 1.18, 95% CI 1.03-1.36 versus all-stage HR 1.25, 95% CI 1.13-1.38). Conclusion Lower income and insurance coverage negatively impacted overall survival from HCC. Absent or reduced insurance status negatively impacted overall survival from HCC, regardless of the stage of HCC. Further studies from low- to middle-income and Asian countries are needed. There is an urgent need to develop policies to reduce the survival gap between patients with HCC of differing SES status.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».