Differential impact of socioeconomic position across life on oral cancer risk in Kerala, India: An investigation of life‐course models under a time‐varying framework
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The incidence of oral cancer has been rapidly increasing in India, calling for evidence contributing to a deeper understanding of its determinants. Although disadvantageous life-course socioeconomic position (SEP) is independently associated with the risk of these cancers, the explanatory mechanisms remain unclear. Possible pathways may be better understood by testing which life-course model most influences oral cancer risk. We estimated the association between life-course SEP and oral cancer risk under three life-course models: critical period, accumulation and social mobility. METHODS: We recruited incident oral cancer cases (N = 350) and controls (N = 371) frequency-matched by age and sex from two main referral hospitals in Kozhikode, Kerala, India, between 2008 and 2012. We collected information on childhood (0-16 years), early adulthood (17-30 years) and late adulthood (above 30 years) SEP and behavioural factors along the life span using interviews and a life-grid technique. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated for the association between life-course SEP and oral cancer risk using inverse probability weighted marginal structural models. RESULTS: Relative to an advantageous SEP in childhood and early adulthood, a disadvantageous SEP was associated with oral cancer risk [(OR = 2.76, 95% CI: 1.99, 3.81) and (OR = 1.84, 95% CI: 1.21, 2.79), respectively]. In addition, participants who were in a disadvantageous (vs advantageous) SEP during all three periods of life had an increased oral cancer risk (OR = 4.86, 95% CI: 2.61, 9.06). The childhood to early adulthood social mobility model and overall life-course trajectories indicated strong influence of exposure to disadvantageous SEP in childhood on the risk for oral cancer. CONCLUSIONS: Using novel approaches to existing methods, our study provides empirical evidence that disadvantageous childhood SEP is critical for oral cancer risk in this population from Kerala, India.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».