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Enregistrement W4386084982 · doi:10.1177/10732748231197580

Trends in Socioeconomic Inequalities in Breast Cancer Incidence Among Women in Canada

2023· article· en· W4386084982 sur OpenAlexafffundabout
Madeline Tweel, Grace Johnston, Mohammad Hajizadeh

Notice bibliographique

RevueCancer Control · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensBeatrice Hunter Cancer Research InstituteDalhousie University
Organismes subventionnairesAustralian Research Data CommonsDalhousie UniversityCanada Research ChairsDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésSocioeconomic statusMedicineBreast cancerIncidence (geometry)DemographyCensusPopulationCancer registryInequalityHousehold incomeCancerEnvironmental healthGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Breast cancer is the most common cancer among females in Canada. This study examines trends in socioeconomic inequalities in the incidence of breast cancer in Canada over time from 1992 to 2010. METHODS: A census division level dataset was constructed using the Canadian Cancer Registry, Canadian Census of the Population and National Household Survey. A summary measure of the Concentration index (C), which captures inequality across socioeconomic groups, was used to measure income and education inequalities in breast cancer incidence over the 19-year period. RESULTS: The crude breast cancer incidence increased in Canada between 1992 and 2010. Age-standardized C values indicated no income or education inequalities in breast cancer incidence in the years from 1992 to 2004. However, the incidence was significantly concentrated among females in high income and highly educated neighbourhoods almost half the time in the 6 most recent years (2005-2010). The trend analysis indicated an increase in breast cancer incidence among females living in high income and highly educated neighbourhoods. CONCLUSION: Breast cancer incidence in Canada was associated with increased socioeconomic status in some more recent years. Our study findings provide previously unavailable empirical evidence to inform discussions on socioeconomic inequalities in breast incidence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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