Socioeconomic Status and Melanoma in Canada: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
As melanoma is one of the leading cancers in average years of life lost per death from disease, screening and early diagnosis are imperative to decrease morbidity and mortality. Socioeconomic status (SES) has been shown to be associated with melanoma incidence. However, it is unclear if this association holds true in universal healthcare systems where screening, diagnostic, and treatment services are available to all patients. The objective of this systematic review was to evaluate the evidence on the association of SES and melanoma incidence in Canada. A comprehensive search of PubMed and EMBASE yielded 7 studies reporting on melanoma incidence or outcomes with respect to SES in Canada. High SES was associated with increased melanoma incidence across all studies, which encompassed all Canadian provinces, and time periods spanning from 1979 to 2012. Studies also reported an increasing incidence of melanoma over time. There were substantial discrepancies in melanoma incidence across Canadian provinces, after controlling for SES and demographic characteristics. Populations of lower SES and living within certain healthcare regions had increased risks of advanced melanoma at diagnosis. This review highlights the potential for inequities in access to care even within a universal healthcare system. Future research is needed to characterize specific risk factors within different patient groups and within the universal health system context in order to implement targeted strategies to lower melanoma incidence, morbidity, and mortality.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».