Cancer mortality in Yukon 1999–2013: elevated mortality rates and a unique cancer profile
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although cancer is the leading cause of death in Canada, cancer in the North has been incompletely described.Objective: To determine cancer mortality rates in the Yukon Territory, compare them with Canadian rates, and identify major causes of cancer mortality.Design: The Yukon Vital Statistics Registry provided all cancer deaths for Yukon residents between 1999-2013. Age-standardised mortality rates (ASMRs) were calculated using direct standardisation and compared with Canadian rates. Standardised mortality ratios (SMRs) were calculated using indirect standardisation relative to age-specific rates from Canada, British Columbia (BC), and three sub-provincial BC administrative health regions : Interior Health (IH), Northern Health (NH) and Vancouver Coastal Health (VCH). Trends in smoothed ASMRs were examined with graphical methods.Results: Yukon’s all-cancer ASMRs were elevated compared with national and provincial rates for the entire period. Disparities were greatest compared with the urban VCH: prostate (SMRVCH=246.3, 95% CI 140.9–351.6), female lung (SMRVCH=221.2, 95% CI 154.3–288.1), female breast (SMRVCH=169.0 95% CI, 101.4–236.7), and total colorectal (SMRVCH=149.3, 95% CI 101.8–196.8) cancers were significantly elevated. Total stomach cancer mortality was significantly elevated compared with all comparators.Conclusions: Yukon cancer mortality rates were elevated compared with national, provincial, urban, and southern-rural jurisdictions. More research is required to elucidate these differences.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».