Differences in site‐specific cancer incidence by individual‐ and area‐level income in Canada from 2006 to 2015
Notice bibliographique
Résumé
Income, a component of socioeconomic status, influences cancer risk as a social determinant of health. We evaluated the independent associations between individual- and area-level income and site-specific cancer incidence in Canada. We used data from the 2006 and 2011 Canadian Census Health and Environment Cohorts, which are probabilistically linked datasets constituted by 5.9 million and 6.5 million respondents of the 2006 Canadian long-form census and 2011 National Household Survey, respectively. Individuals were linked to the Canadian Cancer Registry through 2015. Individual-level income was derived using after-tax household income adjusted for household size. Annual tax return postal codes were used to assign area-level income quintiles to individuals for each year of follow-up. We calculated age-standardized incidence rates (ASIR) and rate ratios for cancers overall and by site. We conducted multivariable negative binomial regression to adjust these rates for other demographic and socioeconomic variables. Individuals of lower individual- and area-level income had higher ASIRs compared to those in the wealthiest income quintile for head and neck, oropharyngeal, esophageal, stomach, colorectal, anal, liver, pancreas, lung, cervical and kidney and renal pelvis cancers. Conversely, individuals of wealthier individual- and area-level income had higher ASIRs for melanoma, leukemia, Hodgkin's lymphoma, non-Hodgkin's lymphoma, breast, uterine, prostate and testicular cancers. Most differences in site-specific incidence by income quintile remained after adjustment. Although Canada's publicly funded healthcare system provides universal coverage, inequalities in cancer incidence persist across individual- and area-level income gradients. Our estimates suggest that individual- and area-level income affect cancer incidence through independent mechanisms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».