Analysis of Geographic and Environmental Factors and Their Association with Cutaneous Melanoma Incidence in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 90% of skin cancers including cutaneous melanoma (CM) are related directly to sun exposure. Despite extensive knowledge on ultraviolet radiation's (UVR) detrimental impact, many still fail to implement sun protection/sun avoidance. Human behavior, attitudes, and cultural norms of individuals and communities heavily depend on the surrounding climate/environment. In many instances, the climate shapes the culture/norms of the society. Canada has vast geographic/environmental differences. METHODS: In the current ecological study, we sought to examine the relationship between various geographic and environmental factors and the distribution of CM incidence by Forward Sortation Area (FSA) postal code across Canada. CM incidence data were extracted from the Canadian Cancer Registry, while environmental data were extracted from the Canadian Urban Environmental Health Research Consortium (greenspace, as measured by the normalized difference vegetation index; annual highest temperature; absolute number and average length of yearly heat events; annual total precipitation [rain and snow]; absolute number and average length of events with precipitation [rain and snow]; and summer UVR index). The above geographic/environmental data by FSA were correlated with the respective CM incidence employing negative binomial regression model. RESULTS: Our analysis highlights that increases in annual average temperature, summer UVR, and greenspace were associated with higher expected incidence of CM cases, while higher number of annual heat events together with highest annual temperature and higher average number of annual rain events were associated with a decrease in CM incidence rate. This study also highlights regional variation in environmental CM risk factors in Canada. CONCLUSIONS: This national population-based study presents clinically relevant conclusions on weather/geographic variations associated with CM incidence in Canada and will help refine targeted CM prevention campaigns by understanding unique weather/geographic variations in high-risk regions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».