Chinese and South Asian ethnicity, immigration status, and clinical cancer outcomes in the Ontario Cancer System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, certain minority groups have been shown to have inferior cancer outcomes compared with the white majority population. However, to the authors' knowledge, the majority of research has not separated ethnicity from immigration status. The objective of the current study was to determine the impact of ethnicity, independent of immigration status, on cancer outcomes in Chinese and South Asian populations in Ontario, Canada. METHODS: The authors conducted a population-based retrospective cohort study using administrative databases in Ontario, Canada. Incident cancer cases were captured in Canadian-born Chinese and South Asian individuals, Chinese and South Asian immigrants, and the general Ontario reference population (non-Chinese/non-South Asian and non-immigrant) between 2000 and 2012. Subjects were followed until death (all-cause and cancer-specific), and Cox proportional hazard models were used to estimate the impact of Chinese and South Asian ethnicity on cancer outcomes after adjusting for explanatory variables. RESULTS: A total of 423,678 cancer cases were identified; at total of 6631 cases were identified in Canadian-born Chinese individuals and 2752 cases in Canadian-born South Asian individuals. After adjustment, the rate of all-cause mortality was lower for Canadian-born Chinese (hazard ratio [HR], 0.829; 95% confidence interval [95% CI], 0.795-0.865), Canadian-born South Asian (HR, 0.856; 95% CI, 0.797-0.919), and Chinese immigrant (recent immigrant: HR, 0.661 [95% CI, 0.610-0.716] and non-recent immigrant: HR, 0.853 [95% CI, 0.803-0.906]) populations compared with the general Ontario population. A similar effect was found for cancer-specific mortality. CONCLUSIONS: Chinese and South Asian ethnic groups appear to have lower cancer mortalities compared with the general Ontario population. After removing the well-documented protective effect of immigration, Chinese and South Asian ethnicities were found to be associated with a cancer survival advantage in Ontario, Canada. Cancer 2018;124:1473-82. © 2018 American Cancer Society.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».