Cancer Incidence, Mortality, and Stage at Diagnosis in First Nations Living in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the present study, we examined breast (bca) and colorectal cancer (crc) incidence and mortality and stage at diagnosis for First Nations (fn) individuals and all other Manitobans (aoms). METHODS: Several population-based databases were linked to determine ethnicity and to calculate age-standardized incidence and mortality rates. Logistic regression was used to compare bca and crc stage at diagnosis. RESULTS: From 1984-1988 to 2004-2008, the incidence of bca increased for fn and aom women. Breast cancer mortality increased for fn women and decreased for aom women. First Nations women were significantly more likely than aom women to be diagnosed at stages iii-iv than at stage i [odds ratio (or) for women ≤50 years of age: 3.11; 95% confidence limits (cl): 1.20, 8.06; or for women 50-69 years of age: 1.72; 95% cl: 1.03, 2.88). The incidence and mortality of crc increased for fn individuals, but decreased for aoms. First Nations status was not significantly associated with crc stage at diagnosis (or for stages i-ii compared with stages iii-iv: 0.98; 95% cl: 0.68, 1.41; or for stages i-iii compared with stage iv: 0.91; 95% cl: 0.59, 1.40). CONCLUSIONS: Our results underscore the need for improved cancer screening participation and targeted initiatives that emphasis collaboration with fn communities to reduce barriers to screening and to promote healthy lifestyles.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».