The Nova Scotia Community Cancer Matrix: A geospatial tool to support cancer prevention
Notice bibliographique
Résumé
Globally, cancer is a leading cause of death and morbidity and its burden is increasing worldwide. It is established that medical approaches alone will not solve this cancer crisis. Moreover, while cancer treatment can be effective, it is costly and access to treatment and health care is vastly inequitable. However, almost 50% of cancers are caused by potentially avoidable risk factors and are thus preventable. Cancer prevention represents the most cost-effective, feasible and sustainable pathway towards global cancer control. While much is known about cancer risk factors, prevention programs often lack consideration of how place impacts cancer risk over time. Maximizing cancer prevention investment requires an understanding of the geographic context for why some people develop cancer while others do not. Data on how community and individual level risk factors interact is therefore required. The Nova Scotia Community Cancer Matrix (NS-Matrix) study was established in Nova Scotia (NS), a small province in Eastern Canada with a population of 1 million. The study integrates small-area profiles of cancer incidence with cancer risk factors and socioeconomic conditions, to inform locally relevant and equitable cancer prevention strategies. The NS-Matrix Study includes over 99,000 incident cancers diagnosed in NS between 2001 and 2017, georeferenced to small-area communities. In this analysis we used Bayesian inference to identify communities with high and low risk for lung and bladder cancer: two highly preventable cancers with rates in NS exceeding the Canadian average, and for which key risk factors are high. We report significant spatial heterogeneity in lung and bladder cancer risk. The identification of spatial disparities relating to a community's socioeconomic profile and other spatially varying factors, such as environmental exposures, can inform prevention. Adopting Bayesian spatial analysis methods and utilizing high quality cancer registry data provides a model to support geographically-focused cancer prevention efforts, tailored to local community needs.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».