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Enregistrement W3197684058 · doi:10.1007/s10552-021-01491-5

Stage of colorectal cancer diagnosis for immigrants: a population-based retrospective cohort study in Ontario, Canada

2021· article· en· W3197684058 sur OpenAlexafffundabout
Aïsha Lofters, Evgenia Gatov, Hong Lu, Nancy N. Baxter, Ann Marie Corrado, Sara J. T. Guilcher, Alexander Kopp, Mandana Vahabi, Geetanjali D. Datta

Notice bibliographique

RevueCancer Causes & Control · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitute for Clinical Evaluative SciencesWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer Research
Mots-clésMedicineImmigrationStage (stratigraphy)Colorectal cancerDemographyRetrospective cohort studyCancerHealth careCohortCohort studyPopulationRelative riskGerontologyPediatricsInternal medicineConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is the second most common cause of cancer death in Canada. Immigrants in Ontario, Canada's most populous province, are known to have lower rates of CRC screening, but differences in stage of CRC diagnosis are not known. METHODS: We utilized linked administrative databases to compare early (stage I-II) versus late (stage III-IV) stage of CRC diagnosis for immigrants versus long-term residents among patients diagnosed in Ontario between 2012 and 2017 (n = 37,717) and examined the association of immigration-related, sociodemographic, and healthcare-related factors with stage. RESULTS: Almost 45% of those with CRC were diagnosed at a late stage. Immigrants were slightly more likely to be diagnosed at a late stage than their long-term resident counterparts [Adjusted relative risks (ARRs) 1.06 (95% CI 1.02-1.10)], but after adjusting for age and sex, this difference was no longer significant. In fully adjusted models, we observed a higher likelihood of late-stage diagnosis for people with the fewest co-morbidities (ARR 0.86 [95% CI 0.83-0.89]) and those with no visits to primary care (versus a high level of continuity of care) [ARR 1.07 (95% CI 1.03-1.12)]. CONCLUSION: Immigrants were not more likely to have a late-stage CRC diagnosis after adjusting for relevant factors, but access to primary care and healthcare contact was significantly associated with diagnostic stage. IMPACT: Attachment to a primary care provider who provides regular preventive care may play a role in more favorable stage at diagnosis for CRC and thus should be a healthcare system priority.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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