A detailed spatial analysis on contrasting cancer incidence patterns in thyroid and lung cancer in Toronto women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thyroid cancer has been rapidly rising in incidence in Canada; however, in contrast, lung cancer appears to be decreasing in incidence in Canadian men and stable in women. Moreover, disease-related mortality risk is generally very low in TC but high in LC. We performed a geographic spatial analysis in metropolitan Toronto, Canada to determine if there is regional variability of respective risks of thyroid cancer (TC) and lung cancer (LC), among women. Women were of particular interest for this study, given their known predilection for thyroid cancer. METHODS: The postal codes of all females with TC or LC, residing in metropolitan Toronto from 2004 to 2008, were geocoded to point locations according to 2006 Canadian Census data. The data were analysed using a log-Gaussian Cox Process, where the intensity of age-adjusted cancer cases was modelled as a log-linear combination of the population at risk, explanatory variables (race, immigration, and median household income), and a residual spatially varying random effect. For each respective malignancy, statistical models were fit to make quantify the relationship between cancer incidence and explanatory variables. RESULTS: We included 2230 women with TC and 2412 with LC. The distribution of TC and LC cases contrasted inversely among Toronto neighbourhoods with the highest TC incidence in the Northeast and the highest LC incidence in the Southeast. A higher proportion of Asian ethnicity was associated with higher regional risk of TC and lower risk of LC. A higher proportion of recent immigrants was associated with increased LC and lower TC risk, whereas median household income and proportions of African ethnicity were not significantly associated with risk of either cancer, after adjustment for other socio-demographic variables. CONCLUSIONS: We observed contrasting regional distributions of female TC and LC cases in Toronto. The differences were partly attributed to ethnic composition variability and the proportion of recent immigrants, but substantial unexplained residual variation of incidence patterns of these malignancies exists, suggesting that more individual-level research is needed to explain the regional variability of incidence of these malignancies.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».