Stage IV breast, colorectal, and lung cancer at diagnosis in adults living with intellectual or developmental disabilities: A population‐based cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer is a leading cause of death among people living with intellectual or developmental disabilities (IDD). Although studies have documented lower cancer screening rates, there is limited epidemiological evidence quantifying potential diagnostic delays. This study explores the risk of metastatic cancer stage for people with IDD compared to those without IDD among breast (female), colorectal, and lung cancer patients in Canada. METHODS: Separate population-based cross-sectional studies were conducted in Ontario and Manitoba by linking routinely collected data. Breast (female), colorectal, and lung cancer patients were included (Manitoba: 2004-2017; Ontario: 2007-2019). IDD status was identified using established administrative algorithms. Modified Poisson regression with robust error variance models estimated associations between IDD status and the likelihood of being diagnosed with metastatic cancer. Adjusted relative risks were pooled between provinces using random-effects meta-analyses. Potential effect modification was considered. RESULTS: The final cohorts included 115,456, 89,815, and 101,811 breast (female), colorectal, and lung cancer patients, respectively. Breast (female) and colorectal cancer patients with IDD were 1.60 and 1.44 times more likely to have metastatic cancer (stage IV) at diagnosis compared to those without IDD (relative risk [RR], 1.60; 95% confidence interval [CI], 1.16-2.20; RR, 1.44; 95% CI, 1.24-1.67). This increased risk was not observed in lung cancer. Significant effect modification was not observed. CONCLUSIONS: People with IDD were more likely to have stage IV breast and colorectal cancer identified at diagnosis compared to those without IDD. Identifying factors and processes contributing to stage disparities such as lower screening rates and developing strategies to address diagnostic delays is critical.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 tête enseignante, 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 ».