The association between neighborhood‐level income and cancer stage at diagnosis and survival in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Socioeconomic status (SES) is associated with a range of health outcomes, including cancer diagnosis and survival. However, the evidence for this association is inconsistent between countries with and without single-payer health care systems. In this study, the relationships between neighborhood-level income, cancer stage at diagnosis, and cancer-specific mortality in Alberta, Canada, were evaluated. METHODS: The Alberta Cancer Registry was used to identify all primary cancer diagnoses between 2010 and 2020. Average neighborhood income was determined by linking the Canadian census to postal codes and was categorized into quintiles on the basis of income distribution in Alberta. Multivariable multinomial logistic regression was used to model the association between income quintile and stage at diagnosis, and the Fine-Gray proportional subdistribution hazards model was used to estimate the association between SES and cancer-specific mortality. RESULTS: Out of the 143,818 patients with cancer included in the study, those in lower income quintiles were significantly more likely to be diagnosed at stage III (odds ratio [OR], 1.07; 95% CI [confidence interval], 1.06-1.09) or IV (OR, 1.12; 95% CI, 1.11-1.14) after adjusting for age and sex. Lower income quintiles also had significantly worse cancer-specific survival for breast, colorectal, liver, lung, non-Hodgkin lymphoma, oral cavity, pancreas, and prostate cancers. CONCLUSIONS: Disparities were observed in cancer outcomes across neighborhood-level income groups in Alberta, which demonstrates that health inequities by SES exist in countries with single-payer health care systems. Further research is needed to better understand the underlying causes and to develop strategies to mitigate these disparities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».