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Abstracto

Disparidades raciales y socioeconómicas en la neoplasia escamosa de la superficie ocular: análisis de una base de datos nacional sobre el cáncer

Kevin YZ, Sarah A, Peter S

Objetivo: Un estudio poblacional retrospectivo para investigar las disparidades raciales y socioeconómicas en pacientes diagnosticados con neoplasia escamosa de la superficie ocular (OSSN).

Métodos: Se seleccionaron pacientes blancos no hispanos (NHW) y afroamericanos (AA) con OSSN con edad, seguro médico, género, ingresos y educación a nivel de código postal conocidos de la Base de Datos Nacional de Cáncer. Los pacientes fueron estratificados en función de la raza en dos grupos mutuamente excluyentes y se realizaron comparaciones no ajustadas con las pruebas de chi-cuadrado o Mann-Whitney. La supervivencia se examinó con el método de Kaplan-Meier y un modelo de regresión de Cox.

Resultados: De los 2.402 pacientes identificados entre 2004 y 2015, 117 eran afroamericanos. Se encontraron diferencias no ajustadas entre los grupos en cuanto a edad, histología, seguro, ingresos y educación. Los pacientes afroamericanos en comparación con los pacientes NHW eran más jóvenes (edad media: 62 años frente a 70 años; p < 0,001), representaban una mayor proporción de uso de Medicaid (10,3% frente a 3,2%) o no tenían seguro (10,3% frente a 2,7%) y residían en áreas con bajo nivel educativo (32,5% frente a 16,1% de NHW). El análisis multivariado encontró un mayor riesgo de muerte para los hombres afroamericanos de mayor edad sin seguro privado y para aquellos de áreas con el nivel de ingresos más bajo.

Conclusión: Se observaron disparidades en los factores socioeconómicos en pacientes afroamericanos con OSSN. En general, la OSSN se presenta a una edad más temprana en los afroamericanos, quienes también están en desventaja socioeconómica y enfrentan peores pronósticos. Esta asociación entre la desigualdad social y un pronóstico desfavorable justifica una mayor investigación.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.