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Enregistrement W4391873501 · doi:10.1093/jcag/gwad061.163

A163 CATCHING CANCERS EARLY? AGE AND STAGE AT DIAGNOSIS OF COLORECTAL CANCER IN FIRST NATIONS PEOPLE IN ONTARIO COMARED TO OTHER ONTARIANS

2024· article· en· W4391873501 sur OpenAlexafffundabout
Jill Tinmouth, Rinku Sutradhar, Ning Liu, Laura C. Senese, Sayna Leylachian, Anna M. Chiarelli, Alethea Kewayosh, Rachel Kupets, Martin C. Tammemägi, Andrew Sheppard

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensPublic Health OntarioHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStage (stratigraphy)CancerColorectal cancerMedicineOncologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Historically, Indigenous peoples in Canada were at lower risk for cancer compared to non-Indigenous people. Data from prior to 2010 suggested that First Nations in Ontario had higher incidence & poorer survival from colorectal cancer (CRC). The current project arose from concerns raised by Indigenous partners about community members being diagnosed with colorectal cancer before screening age-eligibility. Aims To examine the age & stage at CRC diagnosis among First Nations people in Ontario (FN) compared to other Ontarians (ON). Methods With Indigenous partner support, approvals were obtained to link health administrative datasets at ICES & Ontario Health. Among others, these datasets included the Ontario Cancer Registry & the Indian Register System, a registry of FN with status, meaning they are on the official record of persons registered under section 6 of Canada’s Indian Act. We created cohorts of FN & ON aged 18-85 from 2000 to 2018, matched 1:5 on sex, age at & year of inception. For the primary analysis, we performed survival analysis, accounting for the competing event of death & using attained age as a time scale. The primary outcome was CRC diagnosis, the primary exposure was FN vs ON & we adjusted for regular screening test use, comorbidity, remoteness & having a regular primary care provider. Similarly, we examined stage at diagnosis, restricting the cohort to 2007+ due to limitations in the stage data. Results Baseline demographics for the 153,300 FN & 766,500 ON included are in the Table. Median (IQR) follow-up was 17 (8-20) & 18 (I8-20) years for FN & ON, respectively (p ampersand:003C0.001). There were 1,156 (0.8%) & 4,249 (0.6%) CRCs diagnosed in FN & ON, respectively (p ampersand:003C0.001). 11,213 (7.3%) FN & 25,732 (3.4%) ON died from other causes (p ampersand:003C0.001). After accounting for the competing event of death, FN were significantly more likely to be diagnosed with CRC at a younger age (HR 1.42, 95%CI: 1.32-1.53) (see Figure) & later stage (HR 1.53, 95%CI: 1.34-1.75) than ON. Conclusions FN with CRC were younger & presented at a later stage compared to ON with CRC. These findings have important implications for CRC screening recommendations for First Nations people in Ontario. Baseline characteristics at cohorts inception IQR, interquartile range A. Cumulative incidence of colorectal cancer (primary event) & death (competing event), comparing First Nations (FN) and other Ontarians (ON). B. Focus on cumulative incidence of colorectal cancer (death as competing event, not shown), comparing FN and ON. Funding Agencies CIHR

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)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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