Suburbanisation of oral cavity cancers: evidence from a geographically-explicit observational study of incidence trends in British Columbia, Canada, 1981–2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent studies have demonstrated an elevated risk of oral cavity cancers (OCC) among socioeconomically deprived populations, whose increasing presence in suburban neighbourhoods poses unique challenges for equitable health service delivery. The majority of studies to date have utilised aspatial methods to identify OCC. In this study, we use high-resolution geographical analyses to identify spatio-temporal trends in OCC incidence, emphasising the value of geospatial methods for public health research. METHODS: Using province-wide population incidence data from the British Columbia Cancer Registry (1981-2009, N = 5473), we classify OCC cases by census-derived neighbourhood types to differentiate between urban, suburban, and rural residents at the time of diagnosis. We map geographical concentrations by decade and contrast trends in age-adjusted incidence rates, comparing the results to an index of socioeconomic deprivation. RESULTS: Suburban cases were found to comprise a growing proportion of OCC incidence. In effect, OCC concentrations have dispersed from dense urban cores to suburban neighbourhoods in recent decades. Significantly higher age-adjusted oral cancer incidence rates are observed in suburban neighbourhoods from 2006 to 2009, accompanied by rising socioeconomic deprivation in those areas. New suburban concentrations of incidence were found in neighbourhoods with a high proportion of persons aged 65+ and/or born in India, China, or Taiwan. CONCLUSIONS: While the aging of suburban populations provides some explanation of these trends, we highlight the role of the suburbanisation of socioeconomically deprived and Asia-born populations, known to have higher rates of risk behaviours such as tobacco, alcohol, and betel/areca consumption. Specifically, betel/areca consumption among Asia-born populations is suspected to be a primary driver of the observed geographical shift in incidence from urban cores to suburban neighbourhoods. We suggest that such geographically-informed findings are complementary to potential and existing place-specific cancer control policy and targeting prevention efforts for high-risk sub-populations, and call for the supplementation of epidemiological studies with high-resolution mapping and geospatial analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».