乳腺癌在阿巴拉契亚:令人惊讶的新发现障碍护理

医学院的研究人员采取一种新的方法来理解为什么很多乳腺癌患者在阿巴拉契亚没有得到他们所需要的护理,和他们的发现将改变人们如何看待困扰该地区的障碍护理。

例如,用于治疗癌症的病人到旅行的距离通常被视为一个关键因素。但UVA的发现强调了获得初级保健提供者的重要性——前线医生能赶上早期癌症。

老问题,新答案

UVA癌症中心的研究人员应用新的人口统计技术来评估为什么那么多女性在阿巴拉契亚被诊断为晚期癌症——而不是让它发现得早,当它是更容易治疗的,为什么有这么多不接收辅助激素治疗,可以挽救他们的生命。通常这是归咎于旅行时间和距离,但是UVA的新研究表明,这个不能告诉整个故事。研究人员能够更准确地预测晚期诊断,例如,使用新方法比使用传统的旅行时间或provider-to-population比率等指标。

“我们发现近五分之一的女性- 21%的女性被诊断出患有乳腺癌晚期乳腺癌的诊断。晚期诊断的预测因子包括保险,但最大的预测指标是衡量地理空间的访问,我们创造了,”研究员Rajesh Balkrishnan博士说,UVA公共卫生学系。”访问了一个非常重要的因素在确定晚期诊断,以及是否女人收到辅助激素治疗。”

Balkrishnan和他的同事使用的方法——被称为两步浮动排水区由人口统计学家已广泛应用,但UVA的研究人员相信这是第一次应用于医疗保健。

乳腺癌在阿巴拉契亚

研究者回顾了癌症登记四阿巴拉契亚州,肯塔基州,北卡罗来纳州,俄亥俄州和宾夕法尼亚州,识别有超过15000妇女诊断出患有乳腺癌在2006年和2008年之间。然后评估三个护理措施访问:人口保健提供者的比例,患者必须旅行的距离看到一个提供者,和新的人口统计方法,称为2 sfca方法。

“传统上看差异时,人看着距离,距离医院,距离医生、患者和提供者之间的旅行时间,“Balkrishnan解释道。“其中一个问题是,这并未考虑供需因素,这是特别重要的区域的地理差异,如阿巴拉契亚。”

相反,他发现2 sfca方法,哪些因素的变量,是最好的预测评估的方法。他的结论:“传统的方法,如距离医生,不可能给你一个准确的指标有多少障碍患者实际上的脸。”