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Enregistrement W7084142318 · doi:10.1016/j.esmogo.2025.100243

The impact of socioeconomic status on overall survival in patients with colorectal cancer: a systematic review and meta-analysis

2025· article· en· W7084142318 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueESMO Gastrointestinal Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research CouncilMinistry of Health -SingaporeSingHealth
Mots-clésSocioeconomic statusHazard ratioCohort studyPsychological interventionCohortOverall survivalProportional hazards modelColorectal cancerNeighbourhood (mathematics)Confidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Colorectal cancer (CRC) is the third most common malignancy and the third leading cause of cancer-related mortality worldwide. Patients are typically diagnosed at an early stage due to widespread use of colonoscopy screenings and stool testing. Despite the efficacy of early detection in CRC, 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. Patients and methods We searched Medline and Embase from inception to 26 April 2024 to identify cohort studies comparing SES indicators and CRC 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 Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale for cohort studies. Results In this meta-analysis of 37 studies involving 2 017 509 patients, we analysed the impact of SES on overall survival in patients with CRC. All but three studies were conducted in high-income countries. Our main findings demonstrated that lower income (HR 1.16, 95% CI 1.08-1.23, P < 0.0001), lower educational level (HR 1.24, 95% CI 1.17-1.31, P < 0.0001), lower neighbourhood SES (HR 1.22, 95% CI 1.19-1.25, P < 0.0001), and lower insurance coverage (HR 1.29, 95% CI 1.25-1.32, P < 0.0001) had a negative impact on overall survival in patients with CRC. Conclusion Lower income, educational level, insurance coverage, and neighbourhood SES had a negative impact on overall survival in patients with CRC. There is an urgent need to develop and implement interventions to reduce disparities in outcomes for patients with CRC who are of lower SES.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,045
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeMéta-analyse
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
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Résumé présentoui

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