Fundamental Causes of Colorectal Cancer Mortality: The Implications of Informational Diffusion
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Colorectal cancer is a major cause of mortality in the United States, with 52,857 deaths estimated in 2012. To explore further the social inequalities in colorectal cancer mortality, we used fundamental cause theory to consider the role of societal diffusion of information and socioeconomic status. METHODS: We used the number of deaths from colorectal cancer in U.S. counties between 1968 and 2008. Through geographical mapping, we examined disparities in colorectal cancer mortality as a function of socioeconomic status and the rate of diffusion of information. In addition to providing year-specific trends in colorectal cancer mortality rates, we analyzed these data using negative binomial regression. FINDINGS: The impact of socioeconomic status (SES) on colorectal cancer mortality is substantial, and its protective impact increases over time. Equally important is the impact of informational diffusion on colorectal cancer mortality over time. However, while the impact of SES remains significant when concurrently considering the role of diffusion of information, the propensity for faster diffusion moderates its effect on colorectal cancer mortality. CONCLUSIONS: The faster diffusion of information reduces both colorectal cancer mortality and inequalities in colorectal cancer mortality, although it was not sufficient to eliminate SES inequalities. These findings have important long-term implications for policymakers looking to reduce social inequalities in colorectal cancer mortality and other, related, preventable diseases.
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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 | 0,003 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».