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Enregistrement W2921249278 · doi:10.1186/s12889-019-6490-1

Five-year lung cancer mortality risk analysis and topography in Xuan Wei: a spatiotemporal correlation analysis

2019· article· en· W2921249278 sur OpenAlexfundno aff
Jinhui Li, Wenbo Guo, Jinjun Ran, Robert Tang, Hualiang Lin, Xiao Chen, Bofu Ning, Jihua Li, Yongchun Zhou, Lung‐Chi Chen, Linwei Tian, Yunchao Huang

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésLung cancerMedicineDemographyBiostatisticsMortality rateEpidemiologyBivariate analysisPopulationEnvironmental healthInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Xuan Wei, China, the lung cancer mortality rate is rising significantly more than that of the nation overall. However, it remains unclear 1) if improved diagnosis can just partially explain this observation and how other local risk factors may be correlated with the lung cancer mortality rate and 2) how the lung cancer mortality rates differ within Xuan Wei and how these spatiotemporal patterns are linked with local risk factors. To increase etiological knowledge, this study evaluated the spatial and temporal distributions of the health effects (the lung cancer mortality rates) from 2011 to 2015. METHODS: Four steps of spatial analysis were applied, as follows: 1) hotspot analysis to determine the geographical patterns of lung cancer mortality, 2) spatially-weighted sum to identify areas with higher health risks, 3) bivariate statistical analysis to assess the overall correlation between coal mines and lung cancer mortality, and 4) geographically-weighted regression to test for correlations among different towns within Xuan Wei. RESULTS: Women had higher lung cancer mortality rates than those in men, with an increasing trend in both sexes over time. The incidence rates in Laibin Town were the highest in Xuan Wei every year. Over the 5-year study period, the lung cancer mortality was increasingly concentrated in Laibin, Shuanglong, and Longchang, where the smoky coal mines are most concentrated. The population-level health risks from the coal mine in Xuan Wei were mapped and divided into five types of risk areas (Type I - Type IV). Correlation analysis revealed that there was no significant correlation between lung cancer mortality as a whole and coal mine distribution during the 5-year study period. However, the geographically-weighted regression revealed a stronger correlation in medium (Type III) and second-lowest (Type IV) health risks. CONCLUSIONS: Xuan Wei lung cancer mortality has increased continuously since the third national retrospective surveys on the causes of death by the Ministry of Health of the People's Republic of China (2004-2005), especially for local women and residents over 35 years of age. Geographically, lung cancer in Xuan Wei showed unique spatiotemporal clustering. The local lung cancer mortality was significantly correlated with the smoky coal mine geographically. Some specific towns (Laibin, Shuanglong, and Longchang) within Xuan Wei manifested high correlations between lung cancer mortality and coal mines. The effects of coal mines on lung cancer mortality rates also spread geographically outward from these areas. Public health concern regarding lung cancer in Xuan Wei should prioritize higher-risk towns surrounded by smoking coal mines. Intervention strategies for particular toxic coal types require further studies on their chemical characteristics and mechanisms of carcinogenesis. Additional studies are also warranted to systematically examine the local environmental health risks related to coal industries and combustion air pollution and eventually to conduct early screening of lung cancer for local people who are more exposed to smoky coal in high-risk areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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