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Enregistrement W2037269181 · doi:10.1038/sj.bjc.6603294

The relation between socioeconomic and demographic factors and tumour stage in women diagnosed with breast cancer in Denmark, 1983–1999

2006· article· en· W2037269181 sur OpenAlexaff
Susanne Oksbjerg Dalton, Maria Düring, Lone Ross, Kathrine Carlsen, Preben Bo Mortensen, John Lynch, Christoffer Johansen

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cancer · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesLægeforeningenKræftens Bekæmpelse
Mots-clésMedicineBreast cancerSocioeconomic statusOdds ratioConfidence intervalDemographyGynecologyCancerInternal medicineObstetricsPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors investigated the association between socioeconomic position and stage of breast cancer at the time of diagnosis in a nationwide Danish study. All 28 765 women with a primary invasive breast cancer diagnosed between 1983 and 1999 were identified in a nationwide clinical database and information on socioeconomic variables was obtained from Statistics Denmark. The risk of being diagnosed with a high-risk breast cancer, that is size >20 mm, lymph-node positive, ductal histology/high histologic grade and hormone receptor negative, was analysed by multivariate logistic regression. The adjusted odds ratio (OR) for high-risk breast cancer was reduced with longer education with a 12% reduced risk (95% confidence interval (CI), 0.80,0.96) in women with higher education and increased with reduced disposable income (low income group: OR, 1.22; 95% CI, 1.10,1.34). There was an urban-rural gradient, with higher risk among rural women (OR 1.10; 95 % CI, 1.02, 1.18) and lower risk among women in the capital suburbs (OR, 0.85; 95% CI, 0.78, 0.93) and capital area (OR, 0.93; 95% CI, 0.84-1.02). These factors were significant only for postmenopausal women, although similar patterns were observed among the premenopausal women, suggesting a subgroup of aggressive premenopausal breast cancers less influenced by socioeconomic factors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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