Income and education inequalities in cervical cancer incidence in Canada, 1992–2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is evidence of socioeconomic inequalities in cancer incidence in Canada and other countries globally, yet there is no study investigating socioeconomic inequalities in national cervical cancer incidence in Canada. Thus, the current study investigated income and education inequalities in the incidence of cervical cancer in Canada from 1992 to 2010. METHODS: Data were derived from a linked dataset that combined cervical cancer incidence from the Canadian Cancer Registry and demographic and socioeconomic information from the Canadian Census of Population and the National Household Survey. The Concentration index approach was used to measure income and education inequalities in the incidence of cervical cancer over time. RESULTS: National incidence of cervical cancer decreased significantly from 1992 to 2010. The age-standardized C was negative for the majority of years for both income and education inequalities, but the preponderance were not significant. Trend analyses of socioeconomic inequalities suggested an increasing concentration of cervical cancer incidence among less-educated females over the study period. CONCLUSIONS: Over almost two decades, there were no pervasive socioeconomic inequalities in the incidence of cervical cancer in Canada. As such, policies aimed at reducing the incidence of cervical cancer should focus on the general population, irrespective of socioeconomic status.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».