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Enregistrement W3087047876 · doi:10.1177/1203475420960426

Socioeconomic Status and Melanoma in Canada: A Systematic Review

2020· review· en· W3087047876 sur OpenAlexaffabout
Heidi Oi‐Yee Li, Adrian Bailey, Elysia Grose, James Ted McDonald, Alexandra E. Quimby, Stephanie Johnson‐Obaseki, Carolyn Nessim

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of New BrunswickUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusIncidence (geometry)Context (archaeology)MelanomaHealth careDiseaseDemographyPopulationEnvironmental healthPathologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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