Inequalities in relative cancer survival by race, immigration status, income, and education for 22 cancer sites in Canada, a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
There is a paucity of disaggregated data to monitor cancer health inequalities in Canada. We used data linkage to estimate site-specific cancer relative survival by race, immigration status, household income, and education level in Canada. We pooled the Canadian Census Health and Environment Cohorts, which are linked datasets of 5.9 million respondents of the 2006 long-form census and 6.5 million respondents of the 2011 National Household Survey. Individual-level respondent data from these surveys were probabilistically linked with the Canadian Cancer Registry up to 2015 and with the Canadian Vital Statistics Death database up to 2019. We used propensity score matching and Poisson models to calculate age-standardized relative survival by equity stratifiers for all cancers combined and for 22 individual cancer sites for the period 2006-2019. There were 560,905 primary cancer cases diagnosed over follow-up included in survival analyses; the age-standardized period relative survival was 72.9% at 5 years post-diagnosis. 5-year relative survival was higher in immigrants (74.1%, 95%CI 73.8-74.4) than in Canadian-born persons (69.6%, 95%CI 69.4-69.8), and higher in racial groups with high proportions of immigrants. There was a marked socioeconomic gradient, with 11%-12% lower relative survival in cancer patients in the lowest household income and education levels than in the highest levels. Socioeconomic gradients were observed for most cancer sites, though the magnitude varied by site. The observed differences in relative survival suggest there remain important inequities in cancer control and care delivery and quality even in a universal healthcare system.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».