Analysis of inequalities in colorectal cancer screening from the production of an individual socio-economic level index (Q3147165)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 14:22, 12 June 2023 by DG Regio (talk | contribs) (‎Changed an Item)
Jump to navigation Jump to search
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

    0 references
    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
    0 references

    39°28'10.96"N, 0°22'34.82"W
    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
    Het doel is de ongelijkheden in het programma ter voorkoming van colorectale kanker (PPCCR) van de Valenciaanse Gemeenschap (CV) te analyseren op basis van de opstelling van een index van de sociaaleconomische status (NSE). Ten eerste zal een NSE-index worden samengesteld op basis van de informatie van het Population Information System (SIP) van het CV via de code Integrated Segmented Population Analysis (APSI) die als Gold Standard de Social Class-variabele van de Valenciaanse communautaire gezondheidsenquête (ESCV) gebruikt. Studiepopulatie: mannen en vrouwen tussen 45 en 79 jaar die in 2016 aan het ESCV deelnemen (n=1687). Multinomial logistieke regressie voorspellingsmodellen gestratificeerd door geslacht worden verkregen. De antwoordvariabele is de Social Class en de verklarende variabelen, de APSI-variabelen. Ten tweede zal deze index worden gebruikt om ongelijkheden in het RCP te analyseren. Daartoe zal een transversale observationele studie worden uitgevoerd voor mannen en vrouwen tussen 50 en 69 jaar die tussen 2014 en 2016 zijn uitgenodigd om deel te nemen aan de CPCCR van het CV (ongeveer 1000000). Logistieke regressiemodellen (95 % betrouwbaarheidsniveau) zullen worden gebruikt om het verband te analyseren tussen responsvariabelen (deelname, naleving, detectiepercentage en vertragingstijden) en verklarende variabelen (NSE-index en MEDEA-deprivatie-index), aangepast naar leeftijd, land van herkomst en gezondheidsdienst. De modellen worden aangepast voor de totale populatie en gestratificeerd naar geslacht en leeftijd. (Dutch)
    17 December 2021
    0 references
    L'obiettivo è analizzare le disuguaglianze nel programma per la prevenzione del cancro colorettale (PPCCR) della Comunità di Valencia (CV) sulla base dell'elaborazione di un indice di stato socioeconomico (NSE). In primo luogo, un indice NSE sarà compilato dalle informazioni del sistema d'informazione sulla popolazione (SIP) del CV attraverso il codice di analisi integrata della popolazione segmentata (APSI) utilizzando come Gold Standard la variabile di classe sociale dell'indagine sanitaria della Comunità di Valencia (ESCV). Popolazione di studio: uomini e donne di età compresa tra i 45 e i 79 anni che hanno partecipato all'ESV nel 2016 (n=1687). Saranno ottenuti modelli di previsione di regressione logistica multinomiale stratificati per sesso. La variabile di risposta sarà la classe sociale e le variabili esplicative le variabili APSI. In secondo luogo, questo indice sarà utilizzato per analizzare le disuguaglianze nel PCR. A tal fine, tra il 2014 e il 2016 sarà realizzato uno studio di osservazione trasversale per uomini e donne tra i 50 e i 69 anni invitati a partecipare al CVPCCR (circa 1000000). I modelli di regressione logistica (livello di confidenza del 95 %) saranno utilizzati per analizzare il rapporto tra variabili di risposta (partecipazione, aderenza, tasso di rilevamento e tempi di ritardo) e variabili esplicative (indice NSE e indice di deprivazione MEDEA) aggiustate in base all'età, al paese di origine e al dipartimento sanitario. I modelli sono adeguati alla popolazione totale e stratificati in base al sesso e all'età. (Italian)
    16 January 2022
    0 references
    Στόχος είναι η ανάλυση των ανισοτήτων στο πρόγραμμα για την πρόληψη του ορθοκολικού καρκίνου (PPCCR) της Κοινότητας της Βαλένθια (CV) με βάση την κατάρτιση ενός δείκτη κοινωνικοοικονομικής κατάστασης (NSE). Πρώτον, θα καταρτιστεί ένας δείκτης NSE από τις πληροφορίες του συστήματος πληροφοριών για τον πληθυσμό (SIP) του βιογραφικού σημειώματος μέσω του κώδικα ολοκληρωμένης ανάλυσης του πληθυσμού (APSI) χρησιμοποιώντας ως χρυσό πρότυπο τη μεταβλητή κοινωνικής κατηγορίας της έρευνας υγείας της κοινότητας της Βαλένθια (ESCV). Πληθυσμός μελέτης: άνδρες και γυναίκες ηλικίας μεταξύ 45 και 79 ετών που συμμετείχαν στο ESCV το 2016 (n=1687). Θα ληφθούν πολυωνυμικά μοντέλα πρόβλεψης υλικοτεχνικής παλινδρόμησης που έχουν διαστρωθεί από το φύλο. Η μεταβλητή απάντησης θα είναι η κοινωνική τάξη και οι επεξηγηματικές μεταβλητές οι μεταβλητές APSI. Δεύτερον, ο δείκτης αυτός θα χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση των ανισοτήτων στο πλαίσιο του RCP. Για τον σκοπό αυτό, θα διεξαχθεί διατομεακή μελέτη παρατήρησης για άνδρες και γυναίκες ηλικίας 50 έως 69 ετών που θα κληθούν να συμμετάσχουν στο βιογραφικό σημείωμα του CPCCR μεταξύ 2014 και 2016 (περίπου 1000000). Τα μοντέλα υλικοτεχνικής παλινδρόμησης (επίπεδο εμπιστοσύνης 95 %) θα χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση της σχέσης μεταξύ των μεταβλητών απόκρισης (συμμετοχή, τήρηση, ποσοστό ανίχνευσης και χρόνοι καθυστέρησης) και των επεξηγηματικών μεταβλητών (δείκτης NSE και δείκτης στέρησης MEDEA) προσαρμοσμένες κατά ηλικία, χώρα καταγωγής και υγειονομική υπηρεσία. Τα μοντέλα προσαρμόζονται για το συνολικό πληθυσμό και διαστρωματώνονται ανά φύλο και ηλικία. (Greek)
    17 August 2022
    0 references
    Formålet er at analysere ulighederne i programmet til forebyggelse af Colorectal Cancer (PPCCR) i Valencia-fællesskabet (CV) baseret på udarbejdelsen af et indeks for socioøkonomisk status (NSE). For det første vil der blive udarbejdet et NSE-indeks på grundlag af informationssystemet for befolkningsoplysninger (SIP) i CV'et (Integrated Segmented Population Analysis (APSI)) ved hjælp af koden "Integrated Segmented Population Analysis" (APSI), der som Gold Standard anvender variablen Social Class i Valencian Community Health Survey (ESCV). Undersøgelsespopulation: mænd og kvinder mellem 45 og 79 år, der deltager i ESCV i 2016 (n=1687). Multinomial logistisk regression forudsigelse modeller stratificeret efter køn vil blive opnået. Svarvariablen vil være Socialklassen og de forklarende variabler APSI-variablerne. For det andet vil dette indeks blive anvendt til at analysere uligheder i RCP. Med henblik herpå vil der blive gennemført en tværgående observationsundersøgelse for mænd og kvinder mellem 50 og 69 år, der inviteres til at deltage i CV'ets CPCCR mellem 2014 og 2016 (ca. 1000000). Logistiske regressionsmodeller (95 % konfidensniveau) vil blive anvendt til at analysere forholdet mellem responsvariabler (deltagelse, overholdelse, detektionsrate og forsinkelsestider) og forklarende variabler (NSE-indekset og MEDEA-afsavnsindekset) justeret efter alder, oprindelsesland og sundhedsafdeling. Modellerne justeres for den samlede population og stratificeres efter køn og alder. (Danish)
    17 August 2022
    0 references
    Tavoitteena on analysoida eriarvoisuutta Valencian yhteisön paksusuolen syövän ehkäisyohjelmassa (PPCCR) sosioekonomisen aseman indeksin (NSE) pohjalta. Ensiksi NSE-indeksi kootaan ansioluettelon väestötietojärjestelmän (SIP) tiedoista integroidun segmented Population Analysis (APSI) -koodin avulla käyttäen Gold Standardina Valencian yhteisön terveystutkimuksen (ESCV) sosiaaliluokkamuuttujaa. Tutkimuspopulaatio: ESCV:hen osallistuvat 45–79-vuotiaat miehet ja naiset vuonna 2016 (n=1687). Saadaan moninomiaalinen logistinen regressio ennustemallit, jotka on kerrostettu sukupuolen mukaan. Vastausmuuttuja on sosiaaliluokka ja selittävät muuttujat APSI-muuttujat. Toiseksi tätä indeksiä käytetään RCP:n eriarvoisuuden analysointiin. Tätä varten tehdään poikkileikkaustutkimus 50–69-vuotiaista miehistä ja naisista, jotka on kutsuttu osallistumaan ansioluettelon CPCCR:ään vuosina 2014–2016 (noin 1000000). Logistisia regressiomalleja (95 prosentin luotettavuustaso) käytetään analysoitaessa vastemuuttujien (osallistuminen, noudattaminen, havaitsemisaste ja viiveajat) ja selittävien muuttujien (NSE-indeksi ja MEDEA-puutosindeksi) välistä suhdetta iän, alkuperämaan ja terveysosaston mukaan mukautettuna. Malleja on mukautettava koko väestön mukaan, ja ne on jaoteltava sukupuolen ja iän mukaan. (Finnish)
    17 August 2022
    0 references
    L-għan huwa li jiġu analizzati l-inugwaljanzi fil-Programm għall-Prevenzjoni tal-Kanċer Kolorettali (PPCCR) tal-Komunità ta’ Valencia (CV) abbażi tal-elaborazzjoni ta’ indiċi ta’ status soċjoekonomiku (NSE). L-ewwel nett, l-indiċi NSE se jiġi kkumpilat mill-informazzjoni tas-Sistema ta’ Informazzjoni dwar il-Popolazzjoni (SIP) tas-CV permezz tal-kodiċi tal-Analiżi Integrata tal-Popolazzjoni Segmentata (APSI) bl-użu bħala Gold Standard tal-varjabbli tal-Klassi Soċjali tal-Istħarriġ dwar is-Saħħa tal-Komunità ta’ Valencia (ESCV). Popolazzjoni ta’ studju: irġiel u nisa ta’ bejn 45 u 79 sena li pparteċipaw fl-ESCV fl-2016 (n=1687). Mudelli ta ‘tbassir ta’ rigressjoni loġistika multinomjali stratifikati skont is-sess se jinkisbu. Il-varjabbli tweġiba se tkun il-Klassi Soċjali u l-varjabbli ta ‘spjegazzjoni l-varjabbli APSI. It-tieni, dan l-indiċi se jintuża biex jiġu analizzati l-inugwaljanzi fl-RCP. Għal dan il-għan, se jitwettaq studju ta’ osservazzjoni trasversali għall-irġiel u n-nisa ta’ bejn il-50 u d-69 sena mistiedna jipparteċipaw fis-CPCCR tas-CV bejn l-2014 u l-2016 (madwar 1000000). Se jintużaw mudelli ta’ rigressjoni loġistika (livell ta’ kunfidenza ta’ 95 %) biex tiġi analizzata r-relazzjoni bejn il-varjabbli tar-rispons (il-parteċipazzjoni, l-aderenza, ir-rata ta’ detezzjoni u l-ħinijiet ta’ dewmien), u l-varjabbli ta’ spjegazzjoni (l-indiċi NSE u l-indiċi ta’ deprivazzjoni tal-MEDEA) aġġustati skont l-età, il-pajjiż ta’ oriġini u d-dipartiment tas-saħħa. Il-mudelli għandhom jiġu aġġustati għall-popolazzjoni totali u stratifikati skont is-sess u l-età. (Maltese)
    17 August 2022
    0 references
    Mērķis ir analizēt nevienlīdzību Valensijas kopienas kolorektālā vēža profilakses programmā (PPCCR), pamatojoties uz sociāli ekonomiskā stāvokļa indeksa (NSE) izstrādi. Pirmkārt, NSE indekss tiks apkopots no CV Iedzīvotāju informācijas sistēmas (SIP) informācijas, izmantojot Integrētās iedzīvotāju grupas analīzes (APSI) kodu, par zelta standartu izmantojot Valensijas Kopienas veselības apsekojuma (ESCV) sociālās klases mainīgo lielumu. Pētījuma populācija: vīrieši un sievietes vecumā no 45 līdz 79 gadiem, kuri 2016. gadā piedalījās ESCV (n=1687). Tiks iegūti multinomu loģistikas regresijas prognozēšanas modeļi, kas stratificēti pēc dzimuma. Atbildes mainīgais lielums būs “Sociālā klase” un APSI mainīgie lielumi. Otrkārt, šis indekss tiks izmantots, lai analizētu nevienlīdzību RCP. Šajā nolūkā tiks veikts šķērsgriezuma novērošanas pētījums par vīriešiem un sievietēm vecumā no 50 līdz 69 gadiem, kuri laikposmā no 2014. līdz 2016. gadam uzaicināti piedalīties CV CPCCR (aptuveni 1000000). Loģistikas regresijas modeļus (95 % ticamības līmenis) izmantos, lai analizētu saistību starp atbildes reakcijas mainīgajiem lielumiem (līdzdalība, atbilstība, atklāšanas rādītājs un aizkavēšanās laiks) un skaidrojošiem mainīgajiem lielumiem (NSE indekss un MEDEA nenodrošinātības indekss), kas koriģēti pēc vecuma, izcelsmes valsts un veselības nodaļas. Modeļus pielāgo kopējai populācijai un stratificē pēc dzimuma un vecuma. (Latvian)
    17 August 2022
    0 references
    Cieľom je analyzovať nerovnosti v programe na prevenciu rakoviny hrubého čreva a konečníka (PPCCR) Valencijského spoločenstva (CV) na základe vypracovania indexu sociálno-ekonomického postavenia (NSE). Po prvé, index NSE sa zostaví z informácií o populačnom informačnom systéme (SIP) životopisu prostredníctvom kódu integrovanej analýzy segmentovanej populácie (APSI), pričom sa ako Gold Standard použije premenná sociálnej triedy v rámci prieskumu zdravia vo Valencii (ESCV). Populácia v štúdii: muži a ženy vo veku od 45 do 79 rokov, ktorí sa zúčastňujú na ESCV v roku 2016 (n=1687). Získajú sa multinomiálne modely pregresie regresie rozvrstvené podľa pohlavia. Premennou na odpoveď bude sociálna trieda a vysvetľujúce premenné sú premenné APSI. Po druhé, tento index sa použije na analýzu nerovností v RCP. Na tento účel sa uskutoční prierezová pozorovacia štúdia pre mužov a ženy vo veku od 50 do 69 rokov pozvaných na účasť na CV CPCCR v rokoch 2014 až 2016 (približne 1000000). Modely logistickej regresie (úroveň spoľahlivosti 95 %) sa použijú na analýzu vzťahu medzi premennými odozvy (účasť, dodržiavanie, miera detekcie a oneskorenie) a vysvetľujúcimi premennými (index NSE a index deprivácie MEDEA) upravenými podľa veku, krajiny pôvodu a oddelenia zdravotníctva. Modely sa upravia pre celkovú populáciu a stratifikujú sa podľa pohlavia a veku. (Slovak)
    17 August 2022
    0 references
    Is é an aidhm anailís a dhéanamh ar neamhionannais sa Chlár um Ailse Dathach a Chosc (PPCCR) de chuid Chomhphobal Valencian (CV) bunaithe ar innéacs stádais shocheacnamaíoch (NSE) a fhorbairt. Ar an gcéad dul síos, tiomsófar innéacs NSE ó fhaisnéis an Chórais Faisnéise Daonra (SIP) den CV tríd an gcód um Anailís Chomhtháite Deighilte Daonra (APSI) ag baint úsáide as athróg Aicme Shóisialta Shuirbhé Sláinte Pobail Valencian (ESCV) mar Órchaighdeán. Daonra an staidéir: fir agus mná idir 45 agus 79 mbliana d’aois atá ag glacadh páirte sa ESCV in 2016 (n=1687). Gheofar samhlacha thuartha cúlchéimnithe lóistíochta multinomial atá srathaithe de réir gnéis. Is í an Aicme Shóisialta agus na hathróga míniúcháin na hathróga APSI a bheidh mar athróg an fhreagra. Ar an dara dul síos, úsáidfear an t-innéacs seo chun anailís a dhéanamh ar neamhionannais sa RCP. Chuige sin, déanfar staidéar breathnóireachta trasghearrthach d’fhir agus do mhná idir 50 agus 69 mbliana d’aois ar tugadh cuireadh dóibh páirt a ghlacadh in CPCCR an CV idir 2014 agus 2016 (tuairim agus 1000000). Bainfear úsáid as samhlacha cúlchéimnithe lóistíochta (leibhéal muiníne 95 %) chun anailís a dhéanamh ar an ngaol idir athróga freagartha (rannpháirtíocht, cloí, ráta braite agus amanna moille), agus athróga míniúcháin (innéacs NSE agus innéacs díothachta MEDEA) arna gcoigeartú de réir roinn aoise, tíre tionscnaimh agus roinne sláinte. Déanfar na samhlacha a choigeartú don daonra iomlán agus déanfar iad a shrathú de réir inscne agus aoise. (Irish)
    17 August 2022
    0 references
    Cílem je analyzovat nerovnosti v Programu prevence kolorektálního karcinomu (PPCCR) Valencijského společenství (CV) na základě vypracování indexu socioekonomického statusu (NSE). Za prvé, bude sestaven index NSE z informací z informačního systému o populaci (SIP) životopisu prostřednictvím kódu integrované segmentované analýzy populace (APSI), přičemž jako zlatý standard se použije proměnná sociální třídy ve Valencijském průzkumu veřejného zdraví (ESCV). Populace ve studii: muži a ženy ve věku od 45 do 79 let, kteří se v roce 2016 zúčastnili ESCV (n=1687). Multinomické logistické regresní predikce modely stratifikované pohlavím budou získány. Proměnnou odpovědí bude sociální třída a vysvětlující proměnné proměnné APSI. Za druhé, tento index bude použit k analýze nerovností v RCP. Za tímto účelem bude provedena průřezová pozorovací studie pro muže a ženy ve věku od 50 do 69 let, kteří byli pozváni k účasti na CPCCR životopisu v letech 2014 až 2016 (přibližně 1000000). Logistické regresní modely (95 % úroveň spolehlivosti) budou použity k analýze vztahu mezi proměnnými odezvy (účast, dodržování, míra detekce a doba zpoždění) a vysvětlujícími proměnnými (index NSE a index deprivace MEDEA) upravené podle věku, země původu a zdravotnického oddělení. Modely se upraví podle celkové populace a rozloží se podle pohlaví a věku. (Czech)
    17 August 2022
    0 references
    O objetivo é analisar as desigualdades no Programa de Prevenção do Cancro Colorretal (PPCCR) da Comunidade Valenciana (CV) com base na elaboração de um índice de estatuto socioeconómico (NSE). Em primeiro lugar, será compilado um índice NSE a partir das informações do Sistema de Informação População (SIP) do CV através do código de Análise Integrada da População Segmentada (APSI), utilizando como padrão ouro a variável Classe Social do Inquérito Comunitário de Saúde Valenciana (ESCV). População do estudo: homens e mulheres com idades compreendidas entre os 45 e os 79 anos que participaram na ESCV em 2016 (n=1687). Modelos de predição de regressão logística multinomial estratificados por sexo serão obtidos. A variável resposta será a Classe Social e as variáveis explicativas as variáveis APSI. Em segundo lugar, esse índice será utilizado para analisar as desigualdades no RCP. Para tanto, será realizado um estudo observacional transversal para homens e raparigas entre 50 e 69 anos convidados a participar do CPCCR do CV entre 2014 e 2016 (aproximadamente 1000000). Serão utilizados modelos de regressão logística (nível de confiança de 95 %) para analisar a relação entre as variáveis de resposta (participação, adesão, taxa de deteção e tempos de atraso) e as variáveis explicativas (índice NSE e índice de privação MEDEA) ajustadas por idade, país de origem e departamento de saúde. Os modelos devem ser ajustados para a população total e estratificados por sexo e idade. (Portuguese)
    17 August 2022
    0 references
    Eesmärk on analüüsida ebavõrdsust Valencia piirkonna kolorektaalvähi ennetamise programmis (PPCCR), tuginedes sotsiaal-majandusliku staatuse indeksi (NSE) väljatöötamisele. Esiteks koostatakse NSE indeks CV rahvastikuinfosüsteemi (SIP) teabe põhjal integreeritud Segmenteeritud rahvastikuanalüüsi (APSI) koodi abil, kasutades kuldstandardina Valencia kogukonna terviseuuringu sotsiaalklassi muutujat. Uuringupopulatsioon: ESCVs osalevad mehed ja naised vanuses 45–79 aastat 2016. aastal (n=1687). Saadakse multinoomiline logistiline regressiooni ennustamise mudelid stratifitseeritud soo järgi. Vastuse muutuja on sotsiaalne klass ja selgitavad muutujad APSI muutujad. Teiseks kasutatakse seda indeksit, et analüüsida ebavõrdsust RCPs. Selleks tehakse läbilõikeuuring 50–69-aastaste meeste ja naiste kohta, kes on kutsutud osalema CV CPCCR-is aastatel 2014–2016 (ligikaudu 1000000). Logistilist regressioonimudelit (95 % usaldusnivoo) kasutatakse selleks, et analüüsida seoseid reageerivate muutujate (osalemine, järgimine, avastamismäär ja viivitusajad) ja selgitavate muutujate (NSE indeks ja MEDEA puuduseindeks) vahel, mida on kohandatud vanuse, päritoluriigi ja tervishoiuosakonna järgi. Näidiseid kohandatakse vastavalt kogurahvastikule ning rühmitatakse soo ja vanuse järgi. (Estonian)
    17 August 2022
    0 references
    A cél az egyenlőtlenségek elemzése a valenciai közösség vastagbélrák megelőzésére irányuló programjában (PPCCR) a társadalmi-gazdasági állapot mutatójának (NSE) kidolgozása alapján. Először is az NSE-indexet a CV népességinformációs rendszerének (SIP) információiból állítják össze az Integrált Segmented Population Analysis (APSI) kóddal, amely a valenciai közösségi egészségügyi felmérés (ESCV) Social Class változóját használja Gold Standardként. Vizsgálati populáció: a 45 és 79 év közötti férfiak és nők 2016-ban részt vesznek az ESCV-ben (n=1687). A multinomiális logisztikai regressziós előrejelzési modellek nem szerint rétegzett modelleket kapnak. A válasz változó a Social Class és a magyarázó változók az APSI változók. Másodszor, ezt az indexet fogják használni az RCP-n belüli egyenlőtlenségek elemzésére. E célból a 2014 és 2016 között az önéletrajz CPCCR-jében való részvételre felkért 50 és 69 év közötti férfiakra és nőkre vonatkozóan keresztmetszeti megfigyelési vizsgálatot végeznek (körülbelül 1000000). Logisztikai regressziós modelleket (95%-os konfidenciaszint) használnak a válaszváltozók (részvétel, tapadás, észlelési arány és késleltetési idő) és a magyarázó változók (NSE index és MEDEA deprivation index) közötti kapcsolat elemzésére, kor, származási ország és egészségügyi osztály szerint. A modelleket a teljes populációhoz kell igazítani, és nem és életkor szerint kell rétegezni. (Hungarian)
    17 August 2022
    0 references
    Целта е да се анализират неравенствата в Програмата за предотвратяване на рака на дебелото черво (PPCCR) на Валенсийската общност (CV) въз основа на изготвянето на индекс на социално-икономическия статус (NSE). Първо, ще бъде съставен индекс на NSE от информацията на Информационната система за населението (SIP) от автобиографията чрез кода за Интегриран анализ на сегментираното население (APSI), като като златен стандарт се използва променливата „Социален клас“ на Валенсианското здравно изследване (ESCV). Проучвателна популация: мъже и жени на възраст между 45 и 79 години, участващи в ESCV през 2016 г. (n=1687). Ще бъдат получени мултиномни модели за прогнозиране на логистичната регресия, стратифицирани по пол. Променливата на отговора ще бъде социалната класа и обяснителните променливи — променливите на APSI. Второ, този индекс ще се използва за анализ на неравенствата в RCP. За тази цел между 2014 г. и 2016 г. ще бъде проведено обзорно проучване за мъже и жени на възраст между 50 и 69 години, поканени да участват в CPCCR на автобиографията (приблизително 1000000). Ще се използват модели на логистична регресия (95 % доверителна вероятност) за анализ на връзката между променливите на реакцията (участие, придържане, процент на откриване и време на забавяне) и обяснителни променливи (индекс на NSE и индекс на лишенията на MEDEA), коригирани според възрастта, държавата на произход и здравния отдел. Моделите се коригират спрямо общата популация и се стратифицират по пол и възраст. (Bulgarian)
    17 August 2022
    0 references
    Tikslas – išanalizuoti Valensijos bendruomenės kolorektalinio vėžio prevencijos programos skirtumus, remiantis socialinės ir ekonominės padėties indekso (NSE) parengimu. Pirma, NSE indeksas bus sudarytas iš CV Gyventojų informacinės sistemos (SIP) informacijos, naudojant integruotos segmentų gyventojų analizės (APSI) kodą, naudojant Valensijos bendruomenės sveikatos tyrimo (ESCV) socialinės klasės kintamąjį kaip auksinį standartą. Tiriamoji populiacija: vyrai ir moterys nuo 45 iki 79 metų amžiaus dalyvavo ESKV 2016 m. (n = 1687). Bus gauti multinominiai logistikos regresijos prognozavimo modeliai, suskirstyti pagal lytį. Atsakymo kintamasis bus socialinės klasės ir aiškinamieji kintamieji APSI kintamieji. Antra, šis indeksas bus naudojamas RCP skirtumams analizuoti. Šiuo tikslu bus atliktas 50–69 metų amžiaus vyrų ir moterų, pakviestų dalyvauti CV CPCCR 2014–2016 m., skerspjūvio stebėjimo tyrimas (apie 1000000). Logistikos regresijos modeliai (95 % pasikliovimo lygis) bus naudojami analizuojant atsako kintamųjų (dalyvavimo, laikymosi, aptikimo dažnio ir delsos trukmės) ir aiškinamųjų kintamųjų (NSE indeksas ir MEDEA nepritekliaus indeksas), pakoreguotų pagal amžių, kilmės šalį ir sveikatos skyrių, santykį. Modeliai koreguojami pagal bendrą populiaciją ir suskirstomi pagal lytį ir amžių. (Lithuanian)
    17 August 2022
    0 references
    Cilj je analizirati nejednakosti u Programu za sprečavanje kolorektalnog raka (PPCCR) Valencijske zajednice (CV) na temelju razrade indeksa socioekonomskog statusa (NSE). Prvo, indeks NSE-a sastavit će se iz informacija informacijskog sustava o stanovništvu (SIP) CV-a s pomoću koda Integrirane izdvojene analize stanovništva (APSI) koji kao zlatni standard upotrebljava varijablu društvenog razreda Valencijske zajednice o zdravstvenom istraživanju (ESCV). Studijska populacija: muškarci i žene u dobi od 45 do 79 godina koji su 2016. sudjelovali u ESCV-u (n=1687). Multinomna logistička regresijska predviđanja modeli stratificirani prema spolu će se dobiti. Varijabla odgovora bit će Socijalna klasa i varijable s objašnjenjem APSI varijabli. Drugo, taj će se indeks upotrebljavati za analizu nejednakosti u RCP-u. U tu će se svrhu provesti transverzalna opservacijska studija za muškarce i žene u dobi od 50 do 69 godina koji su pozvani na sudjelovanje u CV-ovu CPCCR-u od 2014. do 2016. (približno 1000000). Logistički regresijski modeli (razina pouzdanosti od 95 %) koristit će se za analizu odnosa između varijabli odgovora (sudjelovanje, pridržavanje, stopa otkrivanja i vremena kašnjenja) i varijabli s objašnjenjem (indeks NSE i MEDEA indeks deprivacije) prilagođene prema dobi, zemlji podrijetla i zdravstvenom odjelu. Modeli se prilagođavaju za ukupnu populaciju i stratificiraju prema spolu i dobi. (Croatian)
    17 August 2022
    0 references
    Syftet är att analysera ojämlikheter i programmet för förebyggande av tjock- och ändtarmscancer (PPCCR) i Valencia (CV) på grundval av utarbetandet av ett index över socioekonomisk status (NSE). För det första kommer ett NSE-index att sammanställas utifrån informationen i befolkningsdatasystemet (SIP) i CV genom koden för integrerad segmenterad befolkningsanalys (APSI) med hjälp av variabeln ”Social Class” i Valencias hälsoundersökning (ESCV) som Gold Standard. Studiepopulation: män och kvinnor mellan 45 och 79 år deltog i ESCV 2016 (n=1687). Multinoma logistiska regressionsprediktionsmodeller stratifierade efter kön kommer att erhållas. Svarsvariabeln är socialklassen och de förklarande variablerna APSI-variablerna. För det andra kommer detta index att användas för att analysera ojämlikheter i RCP. I detta syfte kommer en tvärsnittsstudie att genomföras för män och kvinnor mellan 50 och 69 år som bjuds in att delta i meritförteckningens CPCCR mellan 2014 och 2016 (ca 1000000 år). Logistiska regressionsmodeller (95 % konfidensnivå) kommer att användas för att analysera förhållandet mellan responsvariabler (deltagande, följsamhet, upptäcktsfrekvens och fördröjningstider) och förklarande variabler (NSE-index och MEDEA:s fattigdomsindex) justerade efter ålder, ursprungsland och hälsoavdelning. Modellerna ska justeras för den totala populationen och stratifieras efter kön och ålder. (Swedish)
    17 August 2022
    0 references
    Scopul este de a analiza inegalitățile din Programul de prevenire a cancerului colorectal (PPCCR) al Comunității Valencia (CV), pe baza elaborării unui indice al statutului socioeconomic (NSE). În primul rând, un indice NSE va fi compilat pe baza informațiilor din sistemul de informații privind populația (SIP) al CV-ului prin intermediul codului de analiză integrată a populației segmentate (APSI), utilizând ca standard Gold variabila Clasa socială a Anchetei comunitare de sănătate din Valencia (ESCV). Populația de studiu: bărbați și femei cu vârste cuprinse între 45 și 79 de ani care participă la ESCV în 2016 (n=1687). Vor fi obținute modele multinomiale de predicție logistică stratificată în funcție de sex. Variabila răspuns va fi clasa socială și variabilele explicative variabilele APSI. În al doilea rând, acest indice va fi utilizat pentru a analiza inegalitățile din PCR. În acest scop, se va efectua un studiu observațional transversal pentru bărbații și femeile cu vârste cuprinse între 50 și 69 de ani invitate să participe la CPCCR al CV-ului în perioada 2014-2016 (aproximativ 1000000). Modelele de regresie logistică (nivel de încredere de 95 %) vor fi utilizate pentru a analiza relația dintre variabilele de răspuns (participare, aderență, rata de detecție și timpii de întârziere) și variabilele explicative (indicele NSE și indicele deprivare MEDEA) ajustate în funcție de vârstă, țara de origine și departamentul de sănătate. Modelele se ajustează în funcție de populația totală și se stratifică în funcție de sex și vârstă. (Romanian)
    17 August 2022
    0 references
    Cilj je analizirati neenakosti v Programu za preprečevanje raka debelega črevesa in danke (PPCCR) Valencijske skupnosti (CV) na podlagi priprave indeksa socialno-ekonomskega statusa (NSE). Prvič, indeks NSE bo sestavljen iz informacij informacijskega sistema za prebivalstvo (SIP) življenjepisa s kodo integrirane razčlenjene analize prebivalstva (APSI), pri čemer se kot zlati standard uporablja spremenljivka družbenega razreda ankete o zdravju skupnosti v Valencii (ESCV). Študijska populacija: moški in ženske, stari od 45 do 79 let, ki so sodelovali v ESCV leta 2016 (n=1687). Pridobljeni bodo multinomski modeli za napovedovanje logistične regresije, stratificirani po spolu. Spremenljivka odgovora bo družbeni razred in pojasnjevalne spremenljivke spremenljivk APSI. Drugič, ta indeks se bo uporabil za analizo neenakosti v RCP. V ta namen bo izvedena presečna opazovalna študija za moške in ženske, stare od 50 do 69 let, ki so bili povabljeni k sodelovanju v CPCCR življenjepisa med letoma 2014 in 2016 (približno 1000000). Logistični regresijski modeli (95-odstotna stopnja zaupanja) se bodo uporabljali za analizo razmerja med spremenljivkami odziva (udeležba, upoštevanje, stopnja odkrivanja in zakasnitveni časi) in pojasnjevalnimi spremenljivkami (indeks NSE in indeks pomanjkanja MEDEA), prilagojenimi starosti, državi izvora in zdravstvenemu oddelku. Modeli se prilagodijo za celotno populacijo in razslojujejo po spolu in starosti. (Slovenian)
    17 August 2022
    0 references
    Celem jest analiza nierówności w programie zapobiegania rakowi jelita grubego (PPCCR) Wspólnoty Walencji (CV) w oparciu o opracowanie wskaźnika statusu społeczno-gospodarczego (NSE). Po pierwsze, wskaźnik NSE zostanie opracowany na podstawie informacji z systemu informacji o ludności (SIP) CV za pomocą kodu zintegrowanej analizy populacji segmentowej (APSI), wykorzystując jako złoty standard zmienna klasy społecznej Walencji Wspólnotowego Badania Zdrowia (ESCV). Populacja badana: mężczyźni i kobiety w wieku od 45 do 79 lat uczestniczący w ESCV w 2016 r. (n=1687). Uzyskane zostaną wielomianowe modele prognozowania regresji logistycznej rozwarstwione według płci. Zmienna odpowiedzi będzie klasą społeczną, a zmienne objaśniające zmienne APSI. Po drugie, wskaźnik ten zostanie wykorzystany do analizy nierówności w RCP. W tym celu przeprowadzone zostanie przekrojowe badanie obserwacyjne dla mężczyzn i kobiet w wieku od 50 do 69 lat zaproszonych do udziału w CPCCR CV w latach 2014-2016 (około 1000000). Modele regresji logistycznej (95 % poziomu ufności) zostaną wykorzystane do analizy zależności między zmiennymi odpowiedzi (uczestnictwo, przestrzeganie, wskaźnik wykrywania i czas opóźnienia) a zmiennymi wyjaśniającymi (wskaźnik NSE i wskaźnik deprywacji MEDEA) dostosowanymi ze względu na wiek, kraj pochodzenia i dział zdrowia. Modele są korygowane dla całkowitej populacji i stratyfikowane według płci i wieku. (Polish)
    17 August 2022
    0 references
    12 June 2023
    0 references
    Valencia
    0 references

    Identifiers

    PI18_01669
    0 references