Abstract P1-09-06: Breast cancer in the Pan-American region: Inequities in incidence and mortality rates according to the human development index
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Breast cancer (BC) is considered a public health problem in countries of the Pan-American Health Organization (PAHO). Data from GLOBOCAN 2008 shows BC age-adjusted incidence and mortality rates of 57.1 and 13.7 per 100,000 inhabitants in the region. The aim of the present study is to evaluate the association between BC incidence and mortality rates with the human development index (HDI) in PAHO countries. Methods: This is an ecological analysis including 29 countries (PAHO) with reported data both in GLOBOCAN 2008 and in the 2013 United Nation Development Reports (UNDP). In alphabetical order the participant countries were Argentina, Bahamas, Barbados, Belize, Bolivia, Brazil, Canada, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Dominican Republic, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Guyana, Haiti, Honduras, Jamaica, Mexico, Nicaragua, Panama, Paraguay, Peru, Suriname, Trinidad and Tobago, United States of America, Uruguay and Venezuela. HDI is a composite statistic of life expectancy, education, and income and was analyzed as a continuous score. Age-adjusted BC incidence and mortality rates were taken from GLOBOCAN 2008 and log-transformed due to skewness. Pearson correlation and simple linear regression were performed using Stata 12 (Stata Corp., College Station, USA). Results: A positive correlation was found between HDI and log-transformed age-adjusted BC incidence and mortality rates. The correlation coefficient between HDI and BC incidence rate was 0.68 (p-value<0.001). The correlation with BC mortality rate was 0.49 (p-value = 0.007). Linear regression showed that an increase in one HDI unit lead to a gain of 3.51 points (se = 0.72; p-value<0.001) in the incidence rate and 2.14 points (se = 0.73; p<0.007) in the mortality rate. Conclusion: HDI inequities are important and should be considered in the analysis of the difference in BC incidence and mortality rates seen in PAHO countries. Citation Information: Cancer Res 2013;73(24 Suppl): Abstract nr P1-09-06.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».