Geographical Variation and Factors Associated with Colorectal Cancer Mortality in a Universal Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the geographical variation and small geographical area level factors associated with colorectal cancer (CRC) mortality. METHODS: Information regarding CRC mortality was obtained from the population-based Manitoba Cancer Registry, population counts were obtained from Manitoba's universal health care plan Registry and characteristics of the area of residence were obtained from the 2001 Canadian census. Bayesian spatial Poisson mixed models were used to evaluate the geographical variation of CRC mortality and Poisson regression models for determining associations with CRC mortality. Time trends of CRC mortality according to income group were plotted using joinpoint regression. RESULTS: The southeast (mortality rate ratio [MRR] 1.31 [95% CI 1.12 to 1.54) and southcentral (MRR 1.62 [95% CI 1.35 to 1.92]) regions of Manitoba had higher CRC mortality rates than suburban Winnipeg (Manitoba's capital city). Between 1985 and 1996, CRC mortality did not vary according to household income; however, between 1997 and 2009, individuals residing in the highest-income areas were less likely to die from CRC (MRR 0.77 [95% CI 0.65 to 0.89]). Divergence in CRC mortality among individuals residing in different income areas increased over time, with rising CRC mortality observed in the lowest income areas and declining CRC mortality observed in the higher income areas. CONCLUSIONS: Individuals residing in lower income neighbourhoods experienced rising CRC mortality despite residing in a jurisdiction with universal health care and should receive increased efforts to reduce CRC mortality. These findings should be of particular interest to the provincial CRC screening programs, which may be able to reduce the disparities in CRC mortality by reducing the disparities in CRC screening participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 |
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| 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)
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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 ».