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Enregistrement W2160932408 · doi:10.1186/1471-2407-14-316

Population-based incidence trends of oropharyngeal and oral cavity cancers by sex among the poorest and underprivileged populations

2014· article· en· W2160932408 sur OpenAlexafffund
Ajit Auluck, Blake Byron Walker, Greg Hislop, Scott A. Lear, Nadine Schuurman, Miriam P. Rosin

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlSimon Fraser UniversityProvidence Health CareBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteSFU Community Trust Endowment FundHeart and Stroke Foundation of CanadaSimon Fraser UniversityPfizer
Mots-clésDemographyMedicineSocioeconomic statusIncidence (geometry)PopulationMarital statusNeighbourhood (mathematics)GerontologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral cancer is an important health issue, with changing incidence in many countries. Oropharyngeal cancer (OPC, in tonsil and oropharygeal areas) is increasing, while oral cavity cancer (OCC, other sites in the mouth) is decreasing. There is the need to identify high risk groups and communities for further study and intervention. The objective of this study was to determine how the incidence of OPC and OCC varied by neighbourhood socioeconomic status (SES) in British Columbia (BC), including the magnitude of any inequalities and temporal trends. METHODS: ICDO-3 codes were used to identify OPC and OCC cases in the BC Cancer Registry from 1981-2010. Cases were categorized by postal codes into SES quintiles (q1-q5) using VANDIX, which is a census-based, multivariate weighted index based on neighbourhood average household income, housing tenure, educational attainment, employment and family structure. Age-standardized incidence rates were determined for OPC and OCC by sex and SES quintiles and temporal trends were then examined. RESULTS: Incidence rates are increasing in both men and women for OPC, and decreasing in men and increasing in women for OCC. This change is not linear or proportionate between different SES quintiles, for there is a sharp and dramatic increase in incidence according to the deprivation status of the neighbourhood. The highest incidence rates in men for both OPC and OCC were observed in the most deprived SES quintile (q5), at 1.7 times and 2.2 times higher, respectively, than men in the least deprived quintile (q1). For OPC, the age-adjusted incidence rates significantly increased in all SES quintiles with the highest increase observed in the most deprived quintile (q5). Likewise, the highest incidence rates for both OPC and OCC in women were observed in the most deprived SES quintile (q5), at 2.1 times and 1.8 times higher, respectively, than women in the least deprived quintile (q1). CONCLUSION: We report on SES disparities in oral cancer, emphasizing the need for community-based interventions that address access to medical care and the distribution of educational and health promotion resources among the most SES deprived communities in British Columbia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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