Measurement and effect of income on colorectal cancer survival and the diagnostic interval
Bibliographic record
Abstract
Les patients atteints de cancer colorectal (CRC) avec un faible revenu ont des résultats plus mauvais tout au long du continuum du cancer. Les disparités de revenus dans l'intervalle diagnostique, le temps entre la présentation des symptômes au système de soins de santé et le diagnostic du cancer, pourraient en partie expliquer ces résultats. Face à l'intérêt croissant pour les différences liées au revenu dans les résultats du cancer, une mesure précise du revenu est impérative et une mauvaise classification du revenu peut conduire à des conclusions erronées sur la présence d'inégalités de revenus. L'objectif global de cette thèse était de combler les lacunes dans la compréhension de la mesure et de l'effet du revenu individuel et de quartier sur la survie, et de comprendre les inégalités de revenus dans l'intervalle diagnostique pour les patients atteints de CRC. Le premier manuscrit détermine la mauvaise classification entre le revenu individuel et celui du quartier et leur association avec la survie globale parmi les patients atteints de CRC diagnostiqués de 1992 à 2017 dans les cohortes de santé et d'environnement du recensement canadien. Nous avons constaté un très faible accord entre le revenu individuel et le revenu du quartier, seulement 17% des répondants étant assignés au même quintile (kappa pondéré=0.18). Le revenu individuel avait un effet plus important sur la survie relative et additive que le revenu du quartier. L'interaction entre le revenu individuel et le revenu du quartier a montré que les plus à risque de mauvaise survie étaient ceux se trouvant dans les quintiles de revenu individuel et de quartier les plus bas.Ces résultats alimentent directement le deuxième manuscrit où nous avons utilisé des analyses de biais probabilistes pour ajuster le biais de mauvaise classification d'exposition résultant de l'utilisation du revenu du quartier par rapport au revenu individuel lors de l'examen de la survie à 5 ans. L'analyse des biais a abouti à des risques relatifs (RR) similaires pour le revenu ajusté pour le biais par rapport au revenu individuel.Dans le troisième manuscrit, nous avons utilisé les méthodes présentées dans le manuscrit 3 et la régression quantile pour étudier l'association entre le revenu du quartier et l'intervalle diagnostique. Pour les patients présentant des voies symptomatiques, vivre dans des communautés à faible revenu du quartier était associé à des intervalles diagnostiques plus longs par rapport aux patients vivant dans des communautés au revenu de quartier le plus élevé.Dans l'ensemble, ces résultats démontrent des inégalités de revenus à la fois individuelles et de quartier dans la survie et l'intervalle diagnostique chez les patients atteints de CRC. De plus, nous démontrons l'importance de mesurer le revenu individuel dans les études sur le cancer et nous proposons une solution potentielle aux situations où seul le revenu du quartier est disponible
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".