Racial Background and Health Behaviors Among Adults With Cancer in Canada: Results of a National Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was an assessment of the impact of racial background on health behaviors among Canadian adults with a concurrent or past history of a cancer diagnosis. METHODS: The Canadian Community Health Survey datasets (2015-2018) were accessed, and adults (age ≥18 years) with cancer were reviewed. Information about the racial background, socioeconomic status, and different health behaviors was reviewed. Multivariable logistic regression analyses for factors associated with different health behaviors were conducted. RESULTS: A total of 20,514 participants with a history of cancer were considered eligible and were included in the analysis. Compared with individuals who self-identified as White, those who self-identified as indigenous were less likely to have received an influenza vaccination in the past year (odds ratio [OR], 1.253; 95% CI, 1.084-1.448), less likely to have drunk alcohol in the past 12 months (OR, 0.641; 95% CI, 0.546-0.752), more likely to be current smokers (OR, 2.245; 95% CI, 1.917-2.630), and more likely to have used recreational drugs in the past 12 years (OR, 1.488; 95% CI, 1.076-2.057). Compared with individuals who self-identified as White, those who self-identified as non-White and nonindigenous were less likely to have received an influenza vaccination in the past year (OR, 1.207; 95% CI, 1.035-1.408), less likely to have drunk alcohol in the past 12 months (OR, 0.557; 95% CI, 0.463-0.671), and less likely to be current smokers (OR, 0.605; 95% CI, 0.476-0.769). CONCLUSIONS: Within the Canadian context, there is a considerable variability in the health behaviors of adults with cancer according to their racial background. There is a need to tailor the survivorship care planning of patients with cancer based on socioeconomic context.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».