Site-Specific Cancer Incidence by Race and Immigration Status in Canada 2006–2015: A Population-Based Data Linkage Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian Cancer Registry (CCR) does not collect demographic data beyond age and sex, making it difficult to monitor health inequalities. Using data linkage, we compared site-specific cancer incidence rates by race. METHODS: The 2006 and 2011 Canadian Census Health and Environment Cohorts are population-based probabilistically linked datasets of 5.9 million respondents of the 2006 long-form census and 6.5 million respondents of the 2011 National Household Survey. Race was self-reported. Respondent data were linked with the CCR up to 2015. We calculated age-standardized incidence rate ratios (ASIRR), comparing group-specific rates to the overall population rate with bootstrapped 95% confidence intervals (CI). We used negative binomial regressions to adjust for socioeconomic variables and assess interactions with immigration status. RESULTS: The age-standardized overall cancer incidence rate was lower in almost all non-White racial groups than in the overall population, except for White and Indigenous peoples who had higher incidence rates than the overall population (ASIRRs, 1.03-1.04). Immigrants had substantially lower age-standardized overall cancer incidence rates than nonimmigrants (ASIRR, 0.83; 95% CI, 0.82-0.84). Stomach, liver, and thyroid cancers and multiple myelomas were the sites where non-White racial groups had consistently higher site-specific cancer incidence rates than the overall population. Immigration status was an important modifier of cancer risk in the interaction model. CONCLUSIONS: Differences in cancer incidence between racial groups are likely influenced by differences in lifestyles, early life exposures, and selection factors for immigration. IMPACT: Data linkage can help monitor health inequalities and assess progress in preventive interventions against cancer. See related commentary by Withrow and Gomez, p. 876.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».