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Geographic disparities in late-stage breast cancer diagnosis in California

机译：加利福尼亚州晚期乳腺癌诊断中的地理差异

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Using cancer registry data for the population of California women aged 67+ with breast cancers, we estimated random intercept logistic models to examine how two socio-ecological predictors (residential isolation and poverty) were associated with probability of late-stage diagnosis for breast cancer. Using the multilevel modeling results, we calculated fully adjusted predicted probabilities associated with women in each Medical Service Study Area (MSSA) in California and classified the areas into two distinct groups: MSSAs with predicted rates below the 25th percentile (presumably the better outcome areas) and MSSAs with predicted rates above the 75th percentile (presumably the worse outcome areas) for two minority groups. Some areas had better outcomes for one group but worse outcomes for the other, suggesting that interventions to improve outcomes need different strategies for different groups in the same areas. Using information from geographic risk factors and multilevel modeling, this study informs interventions designed to reduce disparities in breast cancer outcomes.
机译：使用针对67岁以上患有乳腺癌的加利福尼亚州女性人群的癌症登记数据，我们估算了随机截断逻辑模型，以研究两种社会生态预测因子（居住隔离和贫困）与乳腺癌晚期诊断的可能性之间的关系。使用多级建模结果，我们计算了加利福尼亚州每个医疗服务研究区域（MSSA）中与女性相关的完全调整的预测概率，并将这些区域分为两个不同的组：预测率低于25％的MSSA（可能是较好的结局区域）以及两个少数族裔的MSSA预测率高于第75个百分位（可能是较差的结果区域）。有些区域的一组结果较好，而另一组的结果较差，这表明为改善结果而采取的干预措施需要针对同一区域中的不同组采用不同的策略。利用来自地理风险因素和多层次建模的信息，本研究为旨在减少乳腺癌预后差异的干预措施提供了信息。

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