Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cancer differentially affects populations and geographical regions. Given the ethnic diversity and growing population of immigrants in Canada and British Columbia in particular, it is important to understand how the risk of cancer is distributed according to where in BC immigrants live, given that this population may experience distinct cancer risks. Objectives: The purpose of this study is to understand how cancer incidence rates in BC vary by the regional proportion of immigrants and to explore how these rates are associated with duration of residence (recent versus well established), age at immigration, and country of origin. Methods: Analyses were conducted using a dataset of adult incident cancers diagnosed in BC (2000 to 2009) collected by the BC Cancer Registry. Regional-level estimates of the proportion of immigrants, as well as the socioeconomic and ethnic profiles of the BC population, were obtained from the Statistics Canada 2006 Census (defined by Local Health Area) and linked to the Cancer Registry data. Poisson and Negative Binomial regression models were used to estimate the rate ratios (RR) of cancer incidence by proportion of immigrants. Results: Overall, regional immigrant density significantly predicted lower cancer incidence rates for all-cancers and the most common cancers of the breast, prostate, colon and lung. However, for less common cancers of the liver, stomach and pharynx, proportion of immigrants significantly predicted higher cancer risk. This association was seen for recent and established immigrants, although cancer rates were higher among established immigrants. The proportion of immigrants at a younger age at immigration and from European origin were associated with increased risk for all-cancers and common cancers, but decreased risk of less common cancers. The proportion of immigrants at an older age at arrival (particularly 45 years and older) and from Asian origin were associated with decreased all-cancer risk and the risk of common cancers, but increased risk of less common cancers. Conclusion: Regional-level concentration of immigrants predicted cancer incidence rates in BC. Regional data on cancer incidence is important for developing effective health promotion strategies and public health planning by various Local Health Areas and health authorities in BC.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».