Sociodemographic characteristics of women with invasive cervical cancer in British Columbia, 2004–2013: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although cancer screening has led to reductions in the incidence of invasive cervical cancer (ICC) across Canada, benefits of prevention efforts are not equitably distributed. This study investigated the sociodemographic characteristics of women with ICC in British Columbia compared with the general female population in the province. Methods: In this descriptive study, data of individuals 18 years and older diagnosed with ICC between 2004 and 2013 were obtained from the BC Cancer Registry. Self-reported sociodemographic characteristics were derived from standardized health assessment forms (HAFs) completed upon admission in the BC Cancer Registry. Standardized ratios (SRs) were derived by dividing observed and age-adjusted expected counts by ethnicity or race, language, and marital, smoking and urban–rural status. Differences between observed and expected counts were tested using χ2 goodness-of-fit tests. General population data were derived from the 2006 Census, 2011 National Household Survey and 2011/12 Canadian Community Health Survey. Results: Of 1705 total cases of ICC, 1315 were referred to BC Cancer (77.1%). Of those who were referred, 1215 (92.4%) completed HAFs. Among Indigenous women, more cases were observed (n = 85) than expected (n = 39; SR 2.16, 95% confidence interval [CI] 2.15–2.18). Among visible minorities, observed cases (n = 320) were higher than expected (n = 253; 95% CI 1.26–1.26). Elevated SRs were observed among women who self-identified as Korean (SR 1.78, 95% CI 1.76–1.80), Japanese (SR 1.77, 95% CI 1.74–1.79) and Filipino (SR 1.60, 95% CI 1.58–1.62); lower SRs were observed among South Asian women (SR 0.63, 95% CI 0.62–0.63). Elevated SRs were observed among current smokers (SR 1.34, 95% CI 1.33–1.34) and women living in rural-hub (SR 1.29, 95% CI 1.28–1.31) and rural or remote (SR 2.62, 95% CI 2.61–2.64) areas; the SR was lower among married women (SR 0.90, 95% CI 0.90–0.90). Interpretation: Women who self-identified as visible minorities, Indigenous, current smokers, nonmarried and from rural areas were overrepresented among women with ICC. Efforts are needed to address inequities to ensure all women benefit from cervical cancer prevention.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».