A Population-Based Study of Ethnicity and Breast Cancer Stage at Diagnosis in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer stage at diagnosis is an important predictor of survival. Our goal was to compare breast cancer stage at diagnosis (by American Joint Committee on Cancer criteria) in Chinese and South Asian women with stage at diagnosis in the remaining general population in Ontario. METHODS: We used the Ontario population-based cancer registry to identify all women diagnosed with breast cancer during 2005-2010, and we applied a validated surname algorithm to identify South Asian and Chinese women. We used logistic regression to compare, for Chinese or South Asian women and for the remaining general population, the frequency of diagnoses at stage ii compared with stage i and stages ii-iv compared with stage i. RESULTS: The registry search identified 1304 Chinese women, 705 South Asian women, and 39,287 women in the remaining general population. The Chinese and South Asian populations were younger than the remaining population (mean: 54, 57, and 61 years respectively). Adjusted for age, South Asian women were more often diagnosed with breast cancer at stage ii than at stage i [odds ratio (or): 1.28; 95% confidence interval (ci): 1.08 to 1.51] or at stages ii-iv than at stage i (or: 1.27; 95% ci: 1.08 to 1.48); Chinese women were less likely to be diagnosed at stage ii than at stage i (or: 0.82; 95% ci: 0.72 to 0.92) or at stages ii-iv than at stage i (or: 0.73; 95% ci: 0.65 to 0.82). CONCLUSIONS: Breast cancers were diagnosed at a later stage in South Asian women and at an earlier stage in Chinese women than in the remaining population. A more detailed analysis of ethnocultural factors influencing breast screening uptake, retention, and care-seeking behavior might be needed to help inform and evaluate tailored health promotion activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».