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Enregistrement W2416087302

Urban-rural differences in gynaecological cancer occurrence in a central region of Italy: 1978-1982 and 1998-2002.

2007· article· en· W2416087302 sur OpenAlexaff
Liliana Minelli, Fabrizio Stracci, Tiziana Cassetti, Antonio Canosa, Massimo Scheibel, Sapia Ie, Carlo Romagnoli, La Rosa F

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyIncidence (geometry)Cancer registryCervixRural areaCancerUterine cancerPopulationConfidence intervalStandardized mortality ratioMortality rateResidenceRate ratioPoisson regressionEnvironmental healthSurgeryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences in gynaecological cancer incidence and mortality in the urban and rural areas of the Umbria region (central Italy) were investigated. All women with primary invasive breast cancers, uterine cervix and uterine corpus, and ovarian cancers diagnosed during the periods 1978-1982 and 1998-2002 were identified and analysed according to place of residence (either urban or rural). Mortality data were supplied by the National Institute of Statistics (ISTAT) for the period 1978 to 1982, whereas for the 1994-2002 period they were supplied by the Regional Nominative Causes of Death Registry (ReNCaM). Incident cases considered were taken from an ad hoc survey for the first period and from the Umbrian Population Cancer Registry database for the second one. For each site the age-adjusted incidence (AAIR) and mortality (AADR) rates were calculated. The expected number of rural cases was obtained from indirect standardisation with urban incidence and mortality rates of several sites. The significance of the observed expected ratios (SIRs for incidence and SMRs for mortality) and the corresponding 95% confidence intervals were based on the Poisson distribution. Urbanisation levels were established following the classification of the Italian Institute of Statistics. For all sites, excluding the ovary during the most recent period, the SIR relative to rural areas was below 1, but the rates were statistically significant only for breast cancer in both periods (SIR 0.81, 95% CI 0.74-0.88 and SIR 0.82, 95% CI 0.77-0.88, respectively) and for cervix uteri in the first period (SIR 0.77, 95% CI 0.59-0.94). The lower breast cancer incidence in the rural area could also be due to lesser compliance with screening procedures which, up until 2002, were not provided in the form of mass-screenings throughout the region by the Regional Health Department. These results underscore the need for continued efforts to provide preventive health services to medically underserved women throughout Umbria, including rural communities. Underutilisation of preventive healthcare services may result in failure to identify healthcare problems that might be successfully managed with medication or lifestyle changes, as well as missed opportunities to prevent potentially life-threatening diseases.

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)0,001
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations13
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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