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Enregistrement W2625418323 · doi:10.1200/jop.2016.019497

Impact of Immigration Status on Cancer Outcomes in Ontario, Canada

2017· article· en· W2625418323 sur OpenAlexafffundabout
Matthew C. Cheung, Craig C. Earle, Hadas D. Fischer, Ximena Camacho, Ning Liu, Refik Saskin, Baiju R. Shah, Peter C. Austin, Simron Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesAmerican Society of Clinical Oncology
Mots-clésMedicineImmigrationDemographyHazard ratioCancerProportional hazards modelSocioeconomic statusCohortCohort studyGerontologyInternal medicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prior studies have documented inferior health outcomes in vulnerable populations, including racial minorities and those with disadvantaged socioeconomic status. The impact of immigration on cancer-related outcomes is less clear. METHODS: Administrative databases were linked to create a cohort of incident cancer cases (colorectal, lung, prostate, head and neck, breast, and hematologic malignancies) from 2000 to 2012 in Ontario, Canada. Cancer patients who immigrated to Canada (from 1985 onward) were compared with those who were Canadian born (or immigrated before 1985). Patients were followed from diagnosis until death (cancer-specific or all-cause). Cox proportional hazards models were estimated to determine the impact of immigration on mortality after adjusting for explanatory variables. Additional adjusted models studied the relationship of time since immigration and cancer-specific and overall mortality. RESULTS: From 2000 to 2012, 11,485 cancer cases were diagnosed in recent immigrants (0 to 10 years in Canada), 17,844 cases in nonrecent immigrants (11 to 25 years), and 416,118 cases in nonimmigrants. After adjustment, the hazard of mortality was lower for recent immigrants (hazard ratio [HR], 0.843; 95% CI, 0.814 to 0.873) and nonrecent immigrants (HR, 0.902; 95% CI, 0.876 to 0.928) compared with nonimmigrants. Cancer-specific mortality was also lower for recent immigrants (HR, 0.857; 95% CI, 0.823 to 0.893) and nonrecent immigrants (HR, 0.907; 95% CI, 0.875 to 0.94). Among immigrants, each year from the original landing was associated with increased mortality (HR, 1.004; 95% CI, 1.000 to 1.009) and a trend to increased cancer-specific mortality (HR, 1.005; 95% CI, 0.999 to 1.010). CONCLUSION: Immigrants demonstrate a healthy immigrant effect, with lower cancer-specific mortality compared with Canadian-born individuals. This benefit seems to diminish over time, as the survival of immigrants from common cancers potentially converges with the Canadian norm.

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)0,003
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,413 · 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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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