Comparing cancer incidence, stage at diagnosis and outcomes of First Nations and all other Manitobans: a retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, epidemiological evidence suggests cancer incidence and outcomes among Indigenous peoples are a growing concern. Although historically cancer among First Nations (FN) peoples in Canada was relatively unknown, recent epidemiological evidence reveals a widening of cancer related disparities. However evidence at the population level is limited. The aim of this study was to explore cancer incidence, stage at diagnosis, and outcomes among status FN peoples in comparison with all other Manitobans (AOM). METHODS: All cancers diagnosed between April 1, 2004 and March 31, 2011 were linked with the Indian Registry System and five provincial healthcare databases to compare differences in characteristics, cancer incidence, and stage at diagnosis and mortality of the FN and AOM cohorts. Cox proportional hazard regression models were used to examine mortality. RESULTS: The FN cohort was significantly younger, with higher comorbidities than AOM. A higher proportion of FN people were diagnosed with cancer at stages III (18.7% vs. 15.4%) and IV (22.4% vs. 19.9%). Cancer incidence was significantly lower in the FN cohort, however, there were no significant differences between the two cohorts after adjusting for age, sex, income and area of residence. No significant trends in cancer incidence were identified in either cohort over time. Mortality was generally higher in the FN cohort. CONCLUSIONS: Despite similar cancer incidence, FN peoples in Manitoba experience poorer survival. The underlying causes of these disparities are not yet understood, particularly in relation to the impact of colonization and other determinants of health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».