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Enregistrement W2604498146 · doi:10.1186/s12889-017-4190-2

Cancer and the healthy immigrant effect: a statistical analysis of cancer diagnosis using a linked Census-cancer registry administrative database

2017· article· en· W2604498146 sur OpenAlexafffundabout
James Ted McDonald, Michael G. Farnworth, Zikuan Liu

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImmigrationResidenceBiostatisticsSocioeconomic statusMedicineDemographyCancerConfoundingCensusEpidemiologyGerontologyEnvironmental healthPopulationGeographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A large volume of research has been published on both the socio economic and demographic determinants of cancer and on the health of immigrants and minority groups. Yet because of data limitations, little research examines differences in the occurrence of cancer incidence between immigrants and non-immigrants and among immigrants defined by region of birth and time in the host country. In particular it is not known whether a healthy immigrant effect is present for cancer and if so, whether this advantage is lost with additional years of residence in the host country. METHODS: This paper uses a large data file from Statistics Canada that links Census information on immigrant status, socioeconomic status including educational attainment, and other person-level information with administrative data on cancer and mortality over a continuous 13 year period of observation. It estimates discrete and continuous time duration models to identify differences in cancer diagnosis by immigrant subgroup after controlling for a variety of potential confounders. Differences in historical smoking behavior are not observable at the individual level in the dataset but are accounted for indirectly using various methods. RESULTS: Results in general confirm the existence of a healthy immigrant effect for cancer in that, overall, recent immigrants to Canada are significantly less likely than otherwise comparable non-immigrant Canadians to be diagnosed with any cancer and the most common forms of cancer by site. As well, this gap appears to decline with additional years in Canada for immigrant men and women, eventually converging to Canadian-born levels. Differentiating among immigrant subgroups by period of arrival and country of birth reveals significant variation across immigrant subgroups, with immigrant men and women from developing countries typically having a lower likelihood of being diagnosed with cancer than immigrants from the US, UK and continental Europe. As well, controlling for immigrant heterogeneity this way weakens the conclusion that the gap narrows with years in Canada. Immigrant men overall continue to exhibit convergence to Canadian-born levels for diagnosis of any cancer and for prostate cancer, while immigrant women exhibit narrowing over time only for breast cancer. Although smoking behavior is not directly observed, controlling for subgroup-specific lifetime smoking behavior using survey data has only a relatively minor effect on the estimated differences. CONCLUSIONS: The specificity of the results by cancer type, gender, immigrant status and ethnicity provides useful guidance for future research by helping to narrow the possible channels through which social and economic characteristics may be affecting cancer incidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, 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

Citations49
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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