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Enregistrement W2320851050 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-4819

Abstract 4819: Assessing the environmental factors in two Ontario communities with diverging colorectal cancer incidence rates .

2013· article· en· W2320851050 sur OpenAlexaffabout
Jeavana Sritharan, Rishikesan Kamaleswaran, Ken McFarlan, Manon Lemonde, Clemon George, Otto Sánchez

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensLakeridge HealthOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMedicineIncidence (geometry)Environmental healthCancerPopulationCauses of cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Colorectal cancer is the third most diagnosed cancer and second leading cause of cancer related deaths in Canada. As Ontario has the largest population in Canada, it also has great disparities in colorectal cancer incidence. The region of Timiskaming has the highest incidence for colorectal cancer, while the region of Peel has the lowest incidence for colorectal cancer in Ontario. There are no previously published studies regarding cancer or environmental risk factors performed in the Timiskaming region. The purpose of this study was to identify the dominant non-nutritional modifiable environmental risk factors in the region of Timiskaming compared to the reference region of Peel that may be associated with diverging colorectal cancer incidence rates. After reviewing the available published literature, a questionnaire assessment tool regarding environmental exposures was created. This questionnaire tool was created by combining standardized questionnaire tools available in the published literature that assessed environmental exposures. The questionnaire assessment tool was then utilized within a pilot study group followed by the Timiskaming and Peel participant communities. The tool assessed the exposures of tobacco smoking, alcohol use, pesticides/organochlorines, metal toxins, occupational exposures, and medical ionizing radiation. A total of 53 participants completed the questionnaire tool in Timiskaming, and a total of 61 participants completed the questionnaire tool in Peel. Findings indicate that there are dominant non-nutritional modifiable environmental risk factors in the region of Timiskaming that may be associated with colorectal cancer when compared to the region of Peel. The significant dominant environmental factors identified by Timiskaming participants were tobacco smoking, alcohol use, pesticides/organochlorines, and metal toxins. The findings also indicate that the Peel community may have important community health initiatives that can be used in the Timiskaming community to reduce the present colorectal cancer disparities. Following this study, it is imperative that recommendations are directed at a community level and relate to the assessment of potential non-nutritional modifiable environmental risk factors. While colorectal cancer disparities are evident, future research should help to understand the relationship between cancer disparities and environmental risk factors. Citation Format: Jeavana Sritharan, Rishikesan Kamaleswaran, Ken McFarlan, Manon Lemonde, Clemon George, Otto Sanchez. Assessing the environmental factors in two Ontario communities with diverging colorectal cancer incidence rates . [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 4819. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-4819

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
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