The North–South and East–West Gradient in Colorectal Cancer Risk: A Look at the Distribution of Modifiable Risk Factors and Incidence across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (crc) is the 2nd most common cancer in Canada and the 2nd leading cause of cancer death. That heavy burden can be mitigated given the preventability of crc through lifestyle changes and screening. Here, we describe the extent of the variation in crc incidence rates across Canada and the disparities, by jurisdiction, in the prevalence of modifiable risk factors known to contribute to the crc burden. Findings suggest that there is a north-south and east-west gradient in crc modifiable risk factors, including excess weight, physical inactivity, excessive alcohol consumption, and low fruit and vegetable consumption, with the highest prevalence of risk factors typically found in the territories and Atlantic provinces. In general, that pattern reflects the crc incidence rates seen across Canada. Given the substantial interjurisdictional variation, more work is needed to increase prevention efforts, including promoting a healthier diet and lifestyle, especially in jurisdictions facing disproportionately higher burdens of crc. Based on current knowledge, the most effective approaches to reduce the burden of crc include adopting public policies that create healthier environments in which people live, work, learn, and play; making healthy choices easier; and continuing to emphasize screening and early detection. Strategic approaches to modifiable risk factors and mechanisms for early cancer detection have the potential to translate into positive effects for population health and fewer Canadians developing and dying from cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».