Assessing geographic and industry-related trends in bladder cancer in Ontario: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bladder cancer (BC) is the fifth most prevalent cancer in Canada, with 9000 Canadians diagnosed each year. While smoking is the most important risk factor, environmental and occupational carcinogens have been found to significantly contribute to BC rates. As Canada is highly reliant on natural resource industries, this study seeks to identify geographical and industry-related trends of BC rates in Ontario. METHODS: The 1991 and 2001 Canadian Census Health and Environment Cohort (CanCHEC; Statistics Canada) was used, along with individual years of census data. Maps identifying hot and cold spots for BC within Ontario were generated, and the former were assessed for industry patterns between location and BC rates. Cox proportional hazards models were run for each age cohort to predict the likelihood of developing BC by industry of work. RESULTS: Significant geographical and industrial trends in BC rates were identified. For 1991-2001, hot spots included the Cochrane, Manitoulin, Parry Sound, and Sudbury (90% confidence interval [CI]), and Nipissing and Temiskaming (95% CI) regions. Toronto and York were cold spots. Concurrently, metal (p=0.039), paper and publishing (p=0.0062), and wood and furniture (p<0.0001) industries had increased rates of BC. Notably, these industries had high employment density in our hot spot areas and low density in our cold spots. CONCLUSIONS: Significant geographical and industrial BC trends were found in Northern Ontario regions reliant on heavy employment in natural resource-based industries, such as forestry, agriculture, and wood/paper. These findings may inform future screening guidelines and aid in identifying individuals at risk of BC development.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».