Breast cancer screening and outcomes: an ecological study of county-level female Veteran population density and social vulnerability
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Previous studies have shown that breast cancer incidence rates are higher among female Veterans than the general population due to factors such as increased lifetime exposure to breast cancer risk factors or more accurate detection and surveillance. The present study explored relationships between nationally representative county-level breast cancer outcomes, mammography screening rates, female Veteran population density, and social vulnerability. Methods: Data for the present ecological study were obtained at the county level from the United States Census Bureau, the University of South Carolina's Hazards and Vulnerability Research Institute (HVRI), and the National Cancer Institute. We conducted ordinary least squares (OLS) multiple regression analyses to determine the relative influence of female Veteran population density, social vulnerability, and mammography screening rates on breast cancer incidence and mortality rates between 2010 and 2014. County-level covariates such as liquor store density, cigarette smoking prevalence, air pollution, and access to healthy foods, were entered into each model to determine the unique influence of each of the main study variables on breast cancer outcomes. Results: County-level breast cancer incidence rates were higher in counties with greater female Veteran population density, lower social vulnerability, and higher mammography screening rates ( n=2,698, F=33.669, p<0.001). County-level breast cancer mortality rates were higher in counties with lower female Veteran population density, higher social vulnerability, and lower mammography screening rates ( n=1,803, F=18.180, p<0.001). Discussion: The results of the present exploratory study were preliminary, and thus further research on relationships examined in this study are needed. However, because female Veterans were shown to live in counties with relatively high mammography screening rates and lower social vulnerability, their risk for mortality from breast cancer may be lower than for the general population – in particular due to early detection and treatment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».