Impact of Social Determinants of Health on Post-operative Outcomes Following Robotic Radical Prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Social determinants of health are increasingly recognized as key contributors to disparities in healthcare access and outcomes. With robotic-assisted radical prostatectomy now widely adopted as the preferred surgical approach for localized prostate cancer, this systematic review evaluates how individual social determinants of health influence access to robotic surgery and postoperative outcomes. MATERIALS AND METHODS: This review adhered to PRISMA guidelines and was registered with PROSPERO (CRD420256270179). A comprehensive search of PubMed and EBSCO identified studies examining social determinants of health in patients undergoing robotic prostatectomy. Extracted data included patient demographics, social determinants of health variables, and perioperative outcomes. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool and the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Eighteen studies met inclusion criteria. Commonly assessed variable included socioeconomic status, race/ethnicity, insurance, education, occupation, and geographic location. Lower socioeconomic status was linked to decreased robotic prostatectomy access, treatment at low-volume or non-robotic centers, and worse outcomes. Racial and ethnic disparities were consistent; non-White patients were less likely to receive definitive therapy and more likely to undergo surgery by low-volume providers. Rural patients experienced reduced access to robotic surgery and lower rates of pelvic lymph node dissection. Lower education levels were associated with delayed continence and reduced return-to-work capacity. CONCLUSIONS: Social determinants of health significantly impact access to robotic prostatectomy and postoperative outcomes. Urologists and policymakers should integrate awareness of these factors into patient counseling and institutional planning. Future research should explore mechanisms underlying these disparities to inform equity-driven strategies in prostate cancer care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».