Association Between Social Vulnerability and Gastrointestinal Cancer Mortality in the United States Counties
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims Social determinants of health contribute to disparities in gastrointestinal (GI) cancer mortality between individuals in the US. Their effects on count-level mortality rates remain uncertain. We aimed to assess the association between county social vulnerability and GI cancer mortality. Methods In this ecological study (2016–2020), we obtained US county Social Vulnerability Index (SVI) from the Centers for Disease Control and Prevention/Agency for Toxic Substances and Disease Registry and age-adjusted mortality rates (AAMRs) for GI cancers from Centers for Disease Control and Prevention WONDER (Wide-Ranging Online Data for Epidemiological Research). SVI ranges from 0 to 1, with higher indices indicating greater vulnerability. We presented AAMRs by quintiles of SVIs. We used Poisson regression through generalized estimating equation to calculate rate ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) for GI cancer mortality by quintiles of SVI. Results There were 799,968 deaths related to GI cancers from 2016 to 2020, resulting in an AAMR (95% CI) of 39.9 (41.4–51.2) deaths per 100,000 population. The largest concentration of counties with greater SVI and GI cancer mortality was clustered in the southern US. Counties with greater SVI had higher mortality related to all GI cancers (RR Q5 vs Q1 , 1.19 [95% CI, 1.14–1.24]), gastric cancer (1.58 [1.48–1.69]), liver cancer (1.54 [1.36–1.73]), and colorectal cancer (RR Q5 vs Q1 , 1.23 [95% CI, 1.15–1.31]). RRs for overall GI cancers were greater among individuals <45 years (1.24 [1.15–1.32]), men (1.22 [1.16–1.27]), Hispanic individuals (1.33 [1.18–1.50]), and rural counties (1.21 [1.14–1.27]) compared with their counterparts. Conclusion Socially disadvantaged counties face a disproportionately high burden of GI cancer mortality in the US. Targeted public health interventions should aim to address social inequities faced by underserved communities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».