Analysis of inequalities in colorectal cancer screening from the production of an individual socio-economic level index (Q3147165): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Created claim: summary (P836): L’objectif est d’analyser les inégalités dans le programme de prévention du cancer colorectal (PPCCR) de la Communauté valencienne (CV) sur la base de l’élaboration d’un indice de statut socio-économique (NSE). Tout d’abord, un indice de l’ESN sera compilé à partir des informations du système d’information sur la population (SIP) du CV à l’aide du code d’analyse sectorielle intégrée de la population (APSI) en utilisant comme norme d’or la variab...) |
(Changed label, description and/or aliases in de, and other parts: Adding German translations) |
||||||||||||||
| label / de | label / de | ||||||||||||||
Analyse von Ungleichheiten im Darmkrebsscreening aus der Produktion eines individuellen sozioökonomischen Niveauindex | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
Ziel ist die Analyse der Ungleichheiten im Programm zur Prävention von kolorektalem Krebs (PPCCR) der Gemeinschaft Valencia (CV) auf der Grundlage der Ausarbeitung eines Index des sozioökonomischen Status (NSE). Erstens wird ein NSE-Index aus den Informationen des Bevölkerungsinformationssystems (SIP) des Lebenslaufs über den Code „Integrated Segmented Population Analysis“ (APSI) erstellt, der als Gold Standard die Social Class-Variable der Valencian Community Health Survey (ESCV) verwendet. Studienpopulation: Männer und Frauen im Alter zwischen 45 und 79 Jahren, die 2016 am ESCV teilnehmen (n=1687). Multinomiale logistische Regressionsvorhersagemodelle werden nach Geschlecht geschichtet. Die Antwortvariable wird die Soziale Klasse und die erklärenden Variablen die APSI-Variablen sein. Zweitens wird dieser Index verwendet, um Ungleichheiten im RCP zu analysieren. Zu diesem Zweck wird eine bereichsübergreifende Beobachtungsstudie für Männer und Frauen zwischen 50 und 69 Jahren durchgeführt, die von 2014 bis 2016 zur Teilnahme am CPCCR des CV eingeladen wurden (ca. 1000000). Logistische Regressionsmodelle (95 % Konfidenzniveau) werden verwendet, um die Beziehung zwischen Reaktionsvariablen (Teilnahme, Einhaltung, Detektionsrate und Verzögerungszeiten) und erläuternden Variablen (NSE-Index und MEDEA-Deprivation Index) zu analysieren, die nach Alter, Herkunftsland und Gesundheitsdienst angepasst werden. Die Modelle werden an die Gesamtbevölkerung angepasst und nach Geschlecht und Alter geschichtet. (German) | |||||||||||||||
| Property / summary: Ziel ist die Analyse der Ungleichheiten im Programm zur Prävention von kolorektalem Krebs (PPCCR) der Gemeinschaft Valencia (CV) auf der Grundlage der Ausarbeitung eines Index des sozioökonomischen Status (NSE). Erstens wird ein NSE-Index aus den Informationen des Bevölkerungsinformationssystems (SIP) des Lebenslaufs über den Code „Integrated Segmented Population Analysis“ (APSI) erstellt, der als Gold Standard die Social Class-Variable der Valencian Community Health Survey (ESCV) verwendet. Studienpopulation: Männer und Frauen im Alter zwischen 45 und 79 Jahren, die 2016 am ESCV teilnehmen (n=1687). Multinomiale logistische Regressionsvorhersagemodelle werden nach Geschlecht geschichtet. Die Antwortvariable wird die Soziale Klasse und die erklärenden Variablen die APSI-Variablen sein. Zweitens wird dieser Index verwendet, um Ungleichheiten im RCP zu analysieren. Zu diesem Zweck wird eine bereichsübergreifende Beobachtungsstudie für Männer und Frauen zwischen 50 und 69 Jahren durchgeführt, die von 2014 bis 2016 zur Teilnahme am CPCCR des CV eingeladen wurden (ca. 1000000). Logistische Regressionsmodelle (95 % Konfidenzniveau) werden verwendet, um die Beziehung zwischen Reaktionsvariablen (Teilnahme, Einhaltung, Detektionsrate und Verzögerungszeiten) und erläuternden Variablen (NSE-Index und MEDEA-Deprivation Index) zu analysieren, die nach Alter, Herkunftsland und Gesundheitsdienst angepasst werden. Die Modelle werden an die Gesamtbevölkerung angepasst und nach Geschlecht und Alter geschichtet. (German) / rank | |||||||||||||||
Normal rank | |||||||||||||||
| Property / summary: Ziel ist die Analyse der Ungleichheiten im Programm zur Prävention von kolorektalem Krebs (PPCCR) der Gemeinschaft Valencia (CV) auf der Grundlage der Ausarbeitung eines Index des sozioökonomischen Status (NSE). Erstens wird ein NSE-Index aus den Informationen des Bevölkerungsinformationssystems (SIP) des Lebenslaufs über den Code „Integrated Segmented Population Analysis“ (APSI) erstellt, der als Gold Standard die Social Class-Variable der Valencian Community Health Survey (ESCV) verwendet. Studienpopulation: Männer und Frauen im Alter zwischen 45 und 79 Jahren, die 2016 am ESCV teilnehmen (n=1687). Multinomiale logistische Regressionsvorhersagemodelle werden nach Geschlecht geschichtet. Die Antwortvariable wird die Soziale Klasse und die erklärenden Variablen die APSI-Variablen sein. Zweitens wird dieser Index verwendet, um Ungleichheiten im RCP zu analysieren. Zu diesem Zweck wird eine bereichsübergreifende Beobachtungsstudie für Männer und Frauen zwischen 50 und 69 Jahren durchgeführt, die von 2014 bis 2016 zur Teilnahme am CPCCR des CV eingeladen wurden (ca. 1000000). Logistische Regressionsmodelle (95 % Konfidenzniveau) werden verwendet, um die Beziehung zwischen Reaktionsvariablen (Teilnahme, Einhaltung, Detektionsrate und Verzögerungszeiten) und erläuternden Variablen (NSE-Index und MEDEA-Deprivation Index) zu analysieren, die nach Alter, Herkunftsland und Gesundheitsdienst angepasst werden. Die Modelle werden an die Gesamtbevölkerung angepasst und nach Geschlecht und Alter geschichtet. (German) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 9 December 2021
| |||||||||||||||
Revision as of 08:03, 9 December 2021
Project Q3147165 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Analysis of inequalities in colorectal cancer screening from the production of an individual socio-economic level index |
Project Q3147165 in Spain |
Statements
18,500.0 Euro
0 references
37,000.0 Euro
0 references
50.0 percent
0 references
1 January 2019
0 references
31 March 2022
0 references
FUNDACION PARA EL FOMENTO DE LA INV. SANITARIA Y BIOMEDICA DE LA COMUNIDAD VALENCIANA (FISABIO)
0 references
39°28'10.96"N, 0°22'34.82"W
0 references
46250
0 references
Se pretende analizar las desigualdades en el Programa de Prevención del Cáncer Colorrectal (PPCCR) de la Comunitat Valenciana (CV) a partir de la elaboración de un índice de nivel socioeconómico (NSE). En primer lugar se elaborará un índice de NSE a partir de la información del Sistema de Información Poblacional (SIP) de la CV a través del código de Análisis Poblacional Segmentado Integrado (APSI) utilizando como Gold Estándar la variable Clase Social de la Encuesta de Salud de la Comunitat Valenciana (ESCV). Población de estudio: hombres y mujeres entre 45-79 años participantes en la ESCV en 2016 (n=1687). Se obtendrán modelos de predicción de regresión logísitica multinomial estratificados por sexo. La variable respuesta será la Clase Social y las explicativas las variables del APSI. En segundo lugar se utilizará este índice para analizar las desigualdades en el PPCCR. Para ello se realizará un estudio observacional transversal dirigido a hombres y mujeres entre 50 y 69 años invitados a participar en el PPCCR de la CV entre 2014 y 2016 (n aproximada 1000000). Se utilizarán modelos de regresión logística (nivel de confianza de 95%), para analizar la relación entre las variables respuesta (participación, adherencia, tasa detección y tiempos de demora), y las explicativas (índice de NSE y el índice de privación MEDEA) ajustado por edad, país de origen y departamento de salud. Los modelos se ajustarán para el total de la población y estratificado por sexo y edad. (Spanish)
0 references
The aim is to analyse inequalities in the Programme for the Prevention of Colorectal Cancer (PPCCR) of the Valencian Community (CV) based on the elaboration of an index of socioeconomic status (NSE). First, an NSE index will be compiled from the information of the Population Information System (SIP) of the CV through the Integrated Segmented Population Analysis (APSI) code using as Gold Standard the Social Class variable of the Valencian Community Health Survey (ESCV). Study population: men and women between 45 and 79 years of age participating in the ESCV in 2016 (n=1687). Multinomial logistic regression prediction models stratified by sex will be obtained. The answer variable will be the Social Class and the explanatory variables the APSI variables. Second, this index will be used to analyse inequalities in the RCP. To this end, a cross-sectional observational study will be carried out for men and women between 50 and 69 years old invited to participate in the CV’s CPCCR between 2014 and 2016 (approximately 1000000). Logistic regression models (95 % confidence level) will be used to analyse the relationship between response variables (participation, adherence, detection rate and delay times), and explanatory variables (NSE index and MEDEA deprivation index) adjusted by age, country of origin and health department. The models shall be adjusted for the total population and stratified by sex and age. (English)
12 October 2021
0 references
L’objectif est d’analyser les inégalités dans le programme de prévention du cancer colorectal (PPCCR) de la Communauté valencienne (CV) sur la base de l’élaboration d’un indice de statut socio-économique (NSE). Tout d’abord, un indice de l’ESN sera compilé à partir des informations du système d’information sur la population (SIP) du CV à l’aide du code d’analyse sectorielle intégrée de la population (APSI) en utilisant comme norme d’or la variable de classe sociale de l’Enquête sur la santé communautaire de Valence (ESCV). Population étudiée: hommes et femmes âgés de 45 à 79 ans participant au programme ESCV en 2016 (n=1687). On obtiendra des modèles de prévision de régression logistique multinomiale stratifiés par sexe. La variable de réponse sera la classe sociale et les variables explicatives les variables APSI. Deuxièmement, cet indice sera utilisé pour analyser les inégalités dans le PCR. À cette fin, une étude d’observation transversale sera réalisée pour les hommes et les femmes âgés de 50 à 69 ans invités à participer au CPCCR du CV entre 2014 et 2016 (environ 1000000). Des modèles de régression logistique (niveau de confiance à 95 %) seront utilisés pour analyser la relation entre les variables de réponse (participation, adhésion, taux de détection et délais) et les variables explicatives (indice d’ESN et indice de privation MEDEA) ajustées en fonction de l’âge, du pays d’origine et du service de santé. Les modèles sont ajustés en fonction de la population totale et stratifiés par sexe et par âge. (French)
2 December 2021
0 references
Ziel ist die Analyse der Ungleichheiten im Programm zur Prävention von kolorektalem Krebs (PPCCR) der Gemeinschaft Valencia (CV) auf der Grundlage der Ausarbeitung eines Index des sozioökonomischen Status (NSE). Erstens wird ein NSE-Index aus den Informationen des Bevölkerungsinformationssystems (SIP) des Lebenslaufs über den Code „Integrated Segmented Population Analysis“ (APSI) erstellt, der als Gold Standard die Social Class-Variable der Valencian Community Health Survey (ESCV) verwendet. Studienpopulation: Männer und Frauen im Alter zwischen 45 und 79 Jahren, die 2016 am ESCV teilnehmen (n=1687). Multinomiale logistische Regressionsvorhersagemodelle werden nach Geschlecht geschichtet. Die Antwortvariable wird die Soziale Klasse und die erklärenden Variablen die APSI-Variablen sein. Zweitens wird dieser Index verwendet, um Ungleichheiten im RCP zu analysieren. Zu diesem Zweck wird eine bereichsübergreifende Beobachtungsstudie für Männer und Frauen zwischen 50 und 69 Jahren durchgeführt, die von 2014 bis 2016 zur Teilnahme am CPCCR des CV eingeladen wurden (ca. 1000000). Logistische Regressionsmodelle (95 % Konfidenzniveau) werden verwendet, um die Beziehung zwischen Reaktionsvariablen (Teilnahme, Einhaltung, Detektionsrate und Verzögerungszeiten) und erläuternden Variablen (NSE-Index und MEDEA-Deprivation Index) zu analysieren, die nach Alter, Herkunftsland und Gesundheitsdienst angepasst werden. Die Modelle werden an die Gesamtbevölkerung angepasst und nach Geschlecht und Alter geschichtet. (German)
9 December 2021
0 references
Valencia
0 references
Identifiers
PI18_01669
0 references