The relation between socioeconomic and demographic factors and tumour stage in women diagnosed with breast cancer in Denmark, 1983–1999
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».