Evaluation of weather and environmental factors and their association with cutaneous melanoma incidence: A national ecological study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cutaneous melanoma (CM) is a significant contributor to skin cancer-related mortality globally and in Canada. Despite the well-established link between ultraviolet (UV) radiation exposure and skin cancer risk, there remains a gap in population-level interventions and persistent misconceptions about sun exposure and impact of environment on individual behavior. Objective: The current study provides an ecological analysis using latest available data (2011-2017) to define geographic/environmental contributors to the CM landscape in Canada. Methods: Utilizing Canadian Cancer Registry and Canadian Urban Environmental Health Research Consortium data, we analyzed 39,605 CM cases occurring in Canada from 2011 to 2017. Environmental data, including UV radiation, greenspace (normalized difference vegetation index), temperature, heat events, and precipitation was used to evaluate the effect of environment on CM incidence rates across Forward Sortation Area postal codes. Results: Forward Sortation Areas with increased CM incidence were associated with higher annual average temperature, snowfall, heat events, normalized difference vegetation index, and vitamin D-weighted UV exposure. Conversely, factors associated with decreased incidence included an increased annual highest temperature, rain precipitation, and a longer duration of heat events. Limitations: This study is subject to ecological bias and findings should be interpreted with caution. Conclusion: This study further substantiates associations between specific environmental factors and CM incidence.
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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) | 0,001 | 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 découle