Các yếu tố nhân khẩu học, biểu hiện và điều trị và sự chênh lệch về chủng tộc trong kết quả nhập viện vì ung thư buồng trứng

Cancer Causes & Control - Tập 29 - Trang 333-342 - 2018
Tomi F. Akinyemiju1,2,3, Gurudatta Naik1,2, Kemi Ogunsina1, Daniel T. Dibaba3, Neomi Vin-Raviv4,5
1Department of Epidemiology, University of Alabama at Birmingham, Birmingham, USA
2Comprehensive Cancer Center, University of Alabama at Birmingham, Birmingham, USA
3Department of Epidemiology, University of Kentucky College of Public Health, Lexington, USA
4University of Northern Colorado Cancer Rehabilitation Institute, Greeley, USA
5School of Social Work, College of Health and Human Sciences, Colorado State University, Fort Collins, USA

Tóm tắt

Nghiên cứu này xem xét liệu sự chênh lệch về chủng tộc trong kết quả nhập viện có tồn tại giữa phụ nữ người Mỹ gốc Phi và phụ nữ da trắng mắc ung thư buồng trứng sau khi đã ghép nối về các yếu tố nhân khẩu học, biểu hiện và điều trị hay không. Sử dụng dữ liệu từ cơ sở dữ liệu Nationwide Inpatient Sample, 5.164 bệnh nhân ung thư buồng trứng người Mỹ gốc Phi đã được ghép nối tuần tự với các bệnh nhân da trắng dựa trên các yếu tố nhân khẩu học (ví dụ: tuổi, thu nhập), biểu hiện (ví dụ: giai đoạn, bệnh đồng mắc), và điều trị (ví dụ: phẫu thuật, xạ trị). Sự khác biệt về chủng tộc trong thời gian nằm viện, biến chứng sau phẫu thuật và tỷ lệ tử vong trong bệnh viện đã được đánh giá bằng các mô hình hồi quy logistic có điều kiện. Bệnh nhân ung thư buồng trứng da trắng có tỷ lệ biến chứng sau phẫu thuật tương đối cao hơn khi được ghép nối theo nhân khẩu học (OR 1.35, 95% CI 1.05, 1.74) và biểu hiện (OR 1.28, 95% CI 1.00, 1.65) nhưng không phải khi được ghép nối thêm về điều trị (OR 1.03, 95% CI 0.78, 1.35). Bệnh nhân người Mỹ gốc Phi có thời gian nằm viện lâu hơn (6.96 ± 7.21 ngày) so với bệnh nhân da trắng khi được ghép nối theo nhân khẩu học (6.37 ± 7.07 ngày), biểu hiện (6.48 ± 7.16 ngày), và điều trị (6.53 ± 7.59 ngày). So với bệnh nhân người Mỹ gốc Phi, bệnh nhân da trắng có tỷ lệ tử vong trong bệnh viện thấp hơn khi được ghép nối theo nhân khẩu học (OR 0.78, 95% CI 0.66, 0.92), nhưng sự chênh lệch này không còn có ý nghĩa khi được ghép nối thêm theo biểu hiện (OR 0.88, 95% CI 0.75, 1.04) và điều trị (OR 0.95, 95% CI 0.81, 1.12). Sự chênh lệch về chủng tộc trong kết quả nhập viện vì ung thư buồng trứng vẫn tồn tại sau khi điều chỉnh các yếu tố nhân khẩu học và biểu hiện; tuy nhiên, những khác biệt này đã bị loại bỏ sau khi đưa vào các yếu tố điều trị. Cần nhiều nghiên cứu hơn nữa để xác định các yếu tố dẫn đến sự khác biệt về chủng tộc trong điều trị ung thư buồng trứng ở những bệnh nhân tương tự.

Từ khóa

#sự chênh lệch về chủng tộc #ung thư buồng trứng #kết quả nhập viện #yếu tố nhân khẩu học #biến chứng sau phẫu thuật

Tài liệu tham khảo

Siegel RL, Miller KD, Jemal A (2016) Cancer statistics, 2016. CA Cancer J Clin 66:1:7–30 Farley J, Risinger JI, Rose GS, Maxwell GL (2007) Racial disparities in blacks with gynecologic cancers. Cancer 110(2):234–243. https://doi.org/10.1002/Cncr.22797 Chan JK, Zhang M, Hu JM, Shin JY, Osann K, Kapp DS (2008) Racial disparities in surgical treatment and survival of epithelial ovarian cancer in United States. J Surg Oncol 97(2):103–107. https://doi.org/10.1002/Jso.20932 Terplan M, Schluterman N, Mcnamara EJ, Tracy JK, Temkin SM (2012) Have racial disparities in ovarian cancer increased over time? An analysis of seer data. Gynecol Oncol 125(1):19–24. https://doi.org/10.1016/J.Ygyno.2011.11.025 Brewer KC, Peterson CE, Davis FG, Hoskins K, Pauls H, Joslin CE (2015) The influence of neighborhood socioeconomic status and race on survival from ovarian cancer: a population-based analysis of Cook County, Illinois. Ann Epidemiol 25(8):556–563. https://doi.org/10.1016/J.Annepidem.2015.03.021 Terplan M, Smith EJ, Temkin SM (2009) Race in ovarian cancer treatment and survival: a systematic review with meta-analysis. Cancer Causes Control 20(7):1139–1150. https://doi.org/10.1007/S10552-009-9322-2 Harlan LC, Clegg LX, Trimble EL (2003) Trends in surgery and chemotherapy for women diagnosed with ovarian cancer in the United States. J Clin Oncol 21(18):3488–3494. https://doi.org/10.1200/Jco.2003.01.061 Randall TC, Armstrong K (2016) Health care disparities in hereditary ovarian cancer: are we reaching the underserved population? Current treatment options in oncology 17(8):39. https://doi.org/10.1007/S11864-016-0417-1 Bristow RE, Powell MA, Al-Hammadi N et al (2013) Disparities in ovarian cancer care quality and survival according to race and socioeconomic status. J Natl Cancer Inst 105(11):823–832. https://doi.org/10.1093/Jnci/Djt065 Terplan M, Temkin S, Tergas A, Lengyel E (2008) Does equal treatment yield equal outcomes? The impact of race on survival in epithelial ovarian cancer. Gynecol Oncol 111(2):173–178. https://doi.org/10.1016/J.Ygyno.2008.08.013 Morris CR, Sands MT, Smith LH (2010) Ovarian cancer: predictors of earlystage diagnosis. Cancer Causes Control 21:1203–1211. https://doi.org/10.1007/S10552-010-9547-0 National Cancer Institute (2015) Seer stat fact sheets: ovary cancer. http://Seer.Cancer.Gov/Statfacts/Html/Ovary.Html Peterson C, Rauscher G, Johnson T, Kirschner C, Barrett R, Kim S et al (2014) The association between neighborhood socioeconomic status and ovarian cancer tumor characteristics. Cancer Causes Control 25(5):633–637 Bristow RE, Zahurak ML, Ibeanu OA (2011) Racial disparities in ovarian cancer surgical care: a population-based analysis. Gynecol Oncol 121:364–368. https://doi.org/10.1016/J.Ygyno.2010.12.347 Parham G, Phillips JL, Hicks ML, Andrews N, Jones WB, Shingleton HM et al (1997) The national cancer data base report on malignant epithelial ovarian carcinoma in African-American Women. Cancer 80:816–826 Goff BA, Matthews BJ, Larson EH, Andrilla CHA, Wynn M, Lishner DM et al (2007) Predictors of comprehensive surgical treatment in patients with ovarian cancer. Cancer 109:2031–2042. https://doi.org/10.1002/Cncr.22604 Bristow RE, Chang J, Ziogas A, Campos B, Chavez LR, Anton-Culver H (2015) Sociodemographic disparities in advanced ovarian cancer survival and adherence to treatment guidelines. Obstet Gynecol 125:833–842. https://doi.org/10.1097/Aog.0000000000000643 Long B, Chang J, Ziogas A, Tewari KS, Anton-Culver H, Bristow RE (2015) Impact of race, socioeconomic status, and the health care system on the treatment of advanced-stage ovarian cancer in California. Am J Obstet Gynecol 212:E1–E9. https://doi.org/10.1016/J.Ajog.2014.10.1104 Hodeib M, Chang J, Liu F, Ziogas A, Dilley S, Randall LM et al (2015) Socioeconomic status as a predictor of adherence to treatment guidelines for early-stage ovarian cancer. Gynecol Oncol 138:121–127. https://doi.org/10.1016/J.Ygyno.2015.04.011 Howell EA, Egorova N, Hayes MP, Wisnivesky J, Franco R, Bickell N (2013) Racial disparities in the treatment of advanced epithelial ovarian cancer. Obstet Gynecol 122:1025–1032. https://doi.org/10.1097/Aog.0b013e3182a92011 Collins Y, Holcomb K, Chapman-Davis E, Khabele D, Farley JH (2014) Gynecologic cancer disparities: a report from the health disparities taskforce of the society of gynecologic oncology. Gynecol Oncol 133:353–361. https://doi.org/10.1016/J.Ygyno.2013.12.039 Winter WE III, Maxwell GL, Tian C, Carlson JW, Ozols RF, Rose PG et al (2007) Prognostic factors for stage III epithelial ovarian cancer: a Gynecologic Oncology Group Study. J Clin Oncol 25:3621–3627. https://doi.org/10.1200/Jco.2006.10.2517 Farley JH, Tian C, Rose GS, Brown CL, Birrer M, Maxwell GL (2009) Race does not impact outcome for advanced ovarian cancer patients treated with cisplatin/paclitaxel:an analysis of Gynecologic Oncology Group Trials. Cancer 115:4210–4217. https://doi.org/10.1002/Cncr.24482 NCI Surveiilance Eaerp (2017) Cancer of the ovary—cancer stat facts. Secondary cancer of the ovary—cancer stat facts 2017. https://seer.cancer.gov/statfacts/html/ovary.html AHRQ (Agency For Healthcare Research And Quality) R M. Hcup Databases, Healthcare Cost And Utilization Project (Hcup). February 6,2017 Ed: Ahrq (Agency For Healthcare Research And Quality), 2011 Deyo RA, Cherkin DC, Ciol MA (1992) Adapting a clinical comorbidity index for use with ICD-9-Cm administrative databases. J Clin Epidemiol 45(6):613–619 NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology. Nccn.Org. N.P (2017) https://www.nccn.org/professionals/physician_gls/f_guidelines.asp#ovarian. Accessed 21 Mar 2017 Silber JH et al (2014) Racial disparities in colon cancer survival. Ann Intern Med 161(12):845. https://doi.org/10.7326/M14-0900 Naik G, Akinyemiju T (2017) Disparities in hospitalization outcomes among African-American and white prostate cancer patients. Cancer Epidemiol 46:73–79. https://doi.org/10.1016/J.Canep.2016.12.001 Epub 2017 Jan 3. Silber JH, Rosenbaum PR, Clark AS, Giantonio BJ, Ross RN, Teng Y et al (2013) Characteristics associated with differences in survival among black and white women with breast cancer. JAMA 310(4):389–397 Urban RR, He H, Alfonso R, Hardesty MM, Gray HJ, Goff BA (2016) Ovarian cancer outcomes: predictors of early death. Gynecol Oncol 140(3):474–480. https://doi.org/10.1016/J.Ygyno.2015.12.021 Suidan RS, Leitao MM Jr, Zivanovic O et al (2015) Predictive value of the age-adjusted charlson comorbidity index on perioperative complications and survival in patients undergoing primary debulking surgery for advanced epithelial ovarian cancer. Gynecol Oncol 138(2):246–251. https://doi.org/10.1016/J.Ygyno.2015.05.034 Elit L, Charles C, Gold I et al (2003) Women’s perceptions about treatment decision making for ovarian cancer. Gynecol Oncol 88(2):89–95 John EM, Whittemore AS, Harris R, Itnyre J (1993) Characteristics relating to ovarian cancer risk: collaborative analysis of seven U.S.case–control studies. Epithelial ovarian cancer in black women. Collaborative Ovarian Cancer Group. J Natl Cancer Inst 85(2):142–147 Pan HY, Walker GV, Grant SR et al (2017) Insurance status and racial disparities in cancer-specific mortality in the United States: a population-based analysis. Cancer Epidemiol Biomark Prev. https://doi.org/10.1158/1055-9965.Epi-16-0976 Halpern MT et al (2008) Association of insurance status and ethnicity with cancer stage at diagnosis for 12 cancer sites: a retrospective analysis. Obstet Gynecol Surv 63(6):380–381 Murphy CC et al (2015) Race and insurance differences in the receipt of adjuvant chemotherapy among patients with stage III colon cancer. J Clin Oncol 33(23):2530–2536 Hoehn RS et al (2015) Does race affect management and survival in hepatocellular carcinoma in the United. States? Surgery 158(5):1244–1251 Fedewa SA et al (2011) Insurance status and racial differences in uterine cancer survival: a study of patients in the national cancer database. Gynecol Oncol 122(1):63–68 Costa LJ, Brill IK, Brown EE (2016) Impact of marital status, insurance status, income, and race/ethnicity on the survival of younger patients diagnosed with multiple myeloma in the United States. Cancer 122(20):3183–3190 Gerhard RS et al (2017) Treatment of men with high-risk prostate cancer based on race, insurance coverage,and access to advanced technology. Urol Oncol. https://doi.org/10.1016/J.Urolonc.2016.12.004 Cholankeril G et al (2016) Skilled nursing facility placement in hospitalized elderly patients with colon cancer. Eur J Surg Oncol 42(11):1660–1666 Alhilli MM et al (2013) Risk-scoring model for prediction of non-home discharge in epithelial ovarian cancer patients. J Am Coll Surg 217(3):507–515 Balentine CJ et al (2014) Association of high-volume hospitals with greater likelihood of discharge to home following colorectal surgery. JAMA Surg 149(3):244 Tsai TC, Orav EJ, Joynt KE (2014) Disparities in surgical 30-day readmission rates for medicare beneficiaries by race and site of care. Ann Surg 259(6):1086–1090 Wright JD, Chen L, Hou JY, Burke WM, Tergas AI, Ananth CV, Neugut AI, Hershman DL (2017) Association of hospital volume and quality of care with survival for ovarian cancer. Obstet Gynecol 130(3):545–553. https://doi.org/10.1097/Aog.0000000000002164