Childhood Leukemia and Socioeconomic Status in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leukemia is one of the most common potentially fatal illnesses in children, and its causes are not well understood. Although socioeconomic status (SES) has been related to leukemia in some studies, this apparent association may be attributable to ascertainment or participation bias. This study was undertaken to determine whether there is a difference in incidence of childhood leukemia for different levels of SES, as measured by neighborhood income, in an unselected population case group. METHODS: All cases of childhood leukemia diagnosed in the years 1985-2001 were identified from population-based cancer registries in Canada. Postal codes for the place of residence at diagnosis were used to ascertain the census neighborhoods for cases. We constructed neighborhood-based income quintiles from census population data, and stratified the population at risk by sex and 5-year age groupings. Age-standardized incidence rates and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. We used Poisson regression to compare incidence rate ratios (RRs) across income quintiles. RESULTS: A slightly lower relative risk of childhood leukemia was observed in the poorest quintile compared with the richest (RR = 0.87; 95% CI = 0.80-0.95). The lower risk in the poorest quintile was restricted to acute lymphoid leukemia (0.86; 0.78-0.95) and was strengthened slightly by restriction to urban areas (0.83; 0.74-0.93). CONCLUSIONS: This analysis suggests that high SES is a true risk factor for childhood leukemia and that inconsistent results from other studies may be related to differences in case ascertainment or study participation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».