Examining the Impact of First Nations Status on the Relationship Between Diabetes and Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This population-based study examined the relationship between diabetes and cancer and determined if this relationship was influenced by First Nations (FN) status. Methods: In a matched case–cohort study, individuals 30–74 years of age diagnosed with diabetes during 1984–2008 in the province of Manitoba, Canada, with no cancer diagnosis before their diabetes diagnosis were matched to one diabetes-free control by age, sex, FN status, and residence. Flexible competing risk and Royston–Parmar regression models were used to compare cancer rates. Results: Overall, 72,715 individuals diagnosed with diabetes were matched to controls. In all age groups, diabetes was related to an increased risk of cancer. The relationship between diabetes and any type of cancer was not influenced by FN status (i.e., there was no interaction between the diagnosis of diabetes and people's FN status for any age group). The only significant interaction between diabetes and FN status was for kidney cancer for individuals 60–74 years of age; diabetes increased the risk of kidney cancer for all other Manitobans (AOMs) but not for FN. Conclusions: Diabetes increased the risk of cancer. The association was not modified by FN status except for kidney cancer where diabetes increased the risk for AOMs but not for FN.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».