The Impact of Distance and Income on Pediatric Solid Extracranial Tumors: A Report From <scp>CYP</scp> ‐C
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of social determinants of health (SDoH) on survival outcomes is unclear in the universal Canadian health care system. We investigated the impact of distance to treatment center and income quintile on survival outcomes in pediatric extracranial solid tumors in Canada. METHODS: Children < 15 years old diagnosed with 7 common solid extracranial tumors from 2001 to 2020 were included using the Cancer in Young People in Canada (CYP-C) data tool. We used logistic regression to examine the association of income quintile and distance on cancer outcomes. We used Cox proportional hazard models to examine associations with time-to-event outcomes (OS) and Fine-Gray competing risk regression (recurrence) adjusting for metastasis, age, region, and tumor location. RESULTS: The cohort included 3969 patients. Median age was 3.6 years (IQR: 1.3-8.9); 48.7% were female. Tumor diagnosis: 34% neuroblastoma, 21% Wilms tumor, 13% rhabdomyosarcoma, 11% osteosarcoma, 8% Ewing sarcoma, 7% hepatoblastoma, and 6% germ cell tumors. On multivariable analysis, income quintile and distance did not significantly or consistently impact survival across all tumors. In rhabdomyosarcoma, the second lowest income quintile had inferior survival compared to the highest income quintile (p = 0.0264, HR 1.91, 95% CI 1.08, 3.37). In neuroblastoma, the lowest income quintile had inferior survival compared to the highest (p = 0.0052, HR 1.82, 95% CI 1.20, 2.77). Patients diagnosed with hepatoblastoma living > 500 km from a pediatric treatment facility had inferior OS compared to those within 50 km (p = 0.0065, HR 3.29, 95% CI 1.40, 7.79). CONCLUSION: Overall, distance and income did not show a consistent significant impact on survival outcomes for children with extracranial solid tumors.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».