Agreement between individual and neighborhood income measures in patients with colorectal cancer in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With increasing interest in income-related differences in cancer outcomes, accurate measurement of income is imperative. Misclassification of income can result in wrong conclusions as to the presence of income inequalities. We determined misclassification between individual- and neighborhood-level income and their association with overall survival among colorectal cancer (CRC) patients. METHODS: The Canadian Census Health and Environment Cohorts were used to identify CRC patients diagnosed from 1992 to 2017. We used neighborhood income quintiles from Statistics Canada and created individual income quintiles from the same data sources to be as similar as possible. Agreement between individual and neighborhood income quintiles was measured using cross-tabulations and weighted kappa statistics. Cox proportional hazards and Lin semiparametric hazards models were used to determine the effects of individual and neighborhood income independently and jointly on survival. Analyses were also stratified by rural residence. RESULTS: A total of 103 530 CRC patients were included in the cohort. There was poor agreement between individual and neighborhood income with only 17% of respondents assigned to the same quintile (weighted kappa = 0.18). Individual income had a greater effect on relative and additive survival than neighborhood income when modeled separately. The interaction between individual and neighborhood income demonstrated that the most at risk for poor survival were those in the lowest individual and neighborhood income quintiles. Misclassification was more likely to occur for patients residing in rural areas. CONCLUSION: Cancer researchers should avoid using neighborhood income as a proxy for individual income, especially among patients with cancers with demonstrated inequalities by income.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».