Breast cancer incidence and mortality, by age, stage and molecular subtypes, by race/ethnicity in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer (BC) characteristics and outcomes in Canada related to race/ethnicity are not currently documented. METHODS: Age-specific and age-standardized BC incidence and mortality rates, age distribution of cases, proportions of stage, and molecular subtypes were calculated for women aged 20+, by race/ethnicity, using 2006 and 2011 Canadian Census Health and Environment Cohort databases of linked census, cancer, and death data. RESULTS: In 47 105 BC cases, age-specific incidence rates were higher in Filipina (rate ratio (RR) = 1.27, 95%CI, 1.11-1.46) and multiethnicity (RR = 1.57, 95% CI, 1.18-2.08) compared to White women aged 40-49; and Filipina (RR = 1.16, 95% CI, 1.02-1.31) and Arab (RR = 1.3, 95% CI, 1.02-1.65) women aged 50-59. Median age at diagnosis was 63 among White women and 52-60 among other race/ethnicity groups, with 22.4%-41.1% of cases (P < .001) diagnosed before age 50 compared to 16.6% among White women. BC was diagnosed at stage I less frequently among Filipina (38.6%), Black (39.2%), South Asian (40.6%), and First Nations (40.7%) compared to White (46.5%) and Chinese (49.6%) (P < .05) women. Black women had higher proportions of BC diagnoses at stages III and IV combined (26.3%) than White women (17.0%, P = .001). The proportion of triple-negative BC among Black women (20.5%) was higher than among White (9.5%, P < .001). Compared to White, age-specific BC mortality rates were higher among Black women aged 40-49 (RR = 1.4, 1.06-1.85) as well as First Nations (RR = 1.21, 1.01-1.45) and Métis (RR = 1.48, 1.15-1.91) women aged 60-69. INTERPRETATION: Compared to White women, other Canadian women had an earlier peak age of BC diagnosis and higher proportions of cases diagnosed under age 50. Although many race/ethnicity groups had lower BC incidence and mortality than White, the higher age-specific BC mortality among Black 40-49 and First Nations and Métis women 60-69 merits further investigation.
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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 | 0,000 |
| 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)
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 ».