Early-Onset Colorectal Cancer Survival Differences and Potential Geographic Determinants Among Men and Women in Utah
Notice bibliographique
Résumé
By 2030, early-onset colorectal cancer (EOCRC) is expected to become the leading cancer-related cause of death for people age 20 to 49. To improve understanding of this phenomenon, we analyzed the geographic determinants of EOCRC in Utah by examining county-level incidence and mortality. We linked data from the Utah Population Database to the Utah Cancer Registry to identify residents (age 18-49) diagnosed with EOCRC between 2000 and 2020, and we used spatial empirical Bayes smoothing to determine county-level hotspots. We identified 1,867 EOCRC diagnoses (52.7% in male patients, 69.2% in non-Hispanic White patients). Ten counties (34%) were classified as hotspots, with high EOCRC incidence or mortality. Hotspot status was unrelated to incidence rates, but non-Hispanic ethnic-minority men (incidence rate ratio, 1.49; 95% CI, 1.15-1.91), Hispanic White men and women (incidence rate ratio, 2.24; 95% CI, 2.00-2.51), and Hispanic ethnic-minority men and women (incidence rate ratio, 4.59; 95% CI, 3.50-5.91) were more likely to be diagnosed with EOCRC. After adjustment for income and obesity, adults living in hotspots had a 31% higher hazard for death (HR, 1.31; 95% CI, 1.02-1.69). Survival was poorest for adults with a late-stage diagnosis living in hotspots (chi square (1) = 4.0; p = .045). Adults who were married or who had a life partner had a lower hazard for death than single adults (HR, 0.73; 95% CI, 0.58-0.92). The risk for EOCRC is elevated in 34% of Utah counties, warranting future research and interventions aimed at increasing screening and survival in the population age 18 to 49.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».