Abstract A69: Cancer incidence rates for South Asians and Chinese living in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: South Asian and Chinese are the two largest minority groups in Canada with over 1,000,000 people each. In British Columbia these two ethnic populations account for about 70% of the province9s visible minority. While ethnic minorities represent a large segment of our population there is minimal data characterizing their cancer experience hindering the planning and implementation of effective national cancer control strategies. Objectives: The study objectives were to determine incidence rates for oral, respiratory and gastro-intestinal cancers among BC South Asians and BC Chinese and compare these rates to the rest of BC population. Methods: All new invasive cancers diagnosed between January 1, 1990 and December 31, 1999 were extracted from the BC Cancer Registry. Cases were classified as BC South Asian or BC Chinese by using surnames lists compiled from local telephone directories and the BC Screening Mammography Program. Population counts were extracted from the 1996 Census. Age standardized incidence rates were calculated using as standard the 1996 BC general population. Results: The highest incidence of nasopharyngeal, liver and stomach cancers was found among Chinese. Incidence rates for nasopharyngeal cancer were 11.24/100,00 population for Chinese males, 0.59/100,000 for BC males and 0.16 for South Asian males. Among south Asians the highest incidence rates were for cancer of the mouth and gallbladder. Incidence rate of gallbladder among South Asian women was 4 times the BC and Chinese women rates. Colorectal cancer incidence rates were highest among BC population. Conclusions: The data show cancer incidence rates that are distinctive for each population underscoring the importance of reporting cancer rates by ethnic populations and the need to tailor prevention strategies to each of them.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».