Environmental Factors in an Ontario Community with Disparities in Colorectal Cancer Incidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In Ontario, there are significant geographical disparities in colorectal cancer incidence. In particular, the northern region of Timiskaming has the highest incidence of colorectal cancer in Ontario while the southern region of Peel displays the lowest. We aimed to identify non-nutritional modifiable environmental factors in Timiskaming that may be associated with its diverging colorectal cancer incidence rates when compared to Peel. METHODS: We performed a systematic review to identify established and proposed environmental factors associated with colorectal cancer incidence, created an assessment questionnaire tool regarding these environmental exposures, and applied this questionnaire among 114 participants from the communities of Timiskaming and Peel. RESULTS: We found that tobacco smoking, alcohol consumption, residential use of organochlorine pesticides, and potential exposure to toxic metals were dominant factors among Timiskaming respondents. We found significant differences regarding active smoking, chronic alcohol use, reported indoor and outdoor household pesticide use, and gold and silver mining in the Timiskaming region. CONCLUSIONS: This study, the first to assess environmental factors in the Timiskaming community, identified higher reported exposures to tobacco, alcohol, pesticides, and mining in Timiskaming when compared with Peel. These significant findings highlight the need for specific public health assessments and interventions regarding community environmental exposures.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».