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Enregistrement W4417457225 · doi:10.3390/curroncol32120713

The Impact of Social Determinants of Health on Treatment Received in Patients with Stage I Lung Cancer in Ontario: A Population-Based Analysis

2025· article· en· W4417457225 sur OpenAlexafffundvenueabout
Nader Hanna, Saad Shakeel, Gileh-Gol Akhtar-Danesh, Christian Finley, Noori Akhtar‐Danesh

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésLung cancerLogistic regressionRadiation therapyStage (stratigraphy)ComorbidityRetrospective cohort studySocial determinants of healthCohortCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical resection is recommended for operable stage I non-small-cell lung cancer (NSCLC), while radiotherapy reserved for inoperable patients. Very comorbid patients may receive no treatment at all. Social determinants of health (SDOHs) may influence access to these treatments. We examined how SDOHs affect treatment modality among these patients using a population-based retrospective cohort study using ICES data including adults with stage I NSCLC diagnosed between 2007 and 2023. Multivariable logistic regression assessed associations between SDOH and treatment received. Of 19,179 patients, 54.4% received only surgery, 15.8% received only radiotherapy, 27.5% received no treatment, and 2.3% received surgery and radiotherapy. Surgery was less likely in patients aged >80 versus <50 (OR 0.07, p < 0.001), patients with frailty (OR 0.38, p < 0.001), patients with ≥5 comorbidities (OR 0.21, p < 0.001), or those who were not rostered with a family physician (OR 0.59, p < 0.001). Recent immigrants were more likely to undergo surgery (OR 1.23, p = 0.035), as well as those in the highest neighbourhood income quintile (OR 1.45, p < 0.001). Surgery was less likely for those living 50–100 km from a cancer centre (OR 0.85, p = 0.004). Radiotherapy was more likely in patients aged >80 (OR 9.86, p < 0.001), those with ≥5 comorbidities (OR 2.23, p < 0.001), or those in the lowest household income quintile (OR 1.27, p = 0.009). Recent immigrants were less likely to receive radiotherapy (OR 0.69, p = 0.005). SDOHs independently influence treatment type for stage I NSCLC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,410 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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