A Decade of Breast Cancer in Ontario: Survival Differences Between First Nations and Non-First Nations Women
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer is the most common cancer among women in Canada, with rising incidence in First Nations (FN) women. This study confirms persistent survival disparities between FN and non-FN women, with updated findings over an extended follow-up period. Methods: Data from the Ontario Cancer Registry, linked to the Indian Registration System, included 282 FN and 670 frequency matched non-FN women diagnosed with invasive breast cancer from 1995-2004. Survival outcomes were assessed up to 2019, analyzing 10-year survival rates by cancer stage and other factors. Results: Unadjusted Kaplan-Meier curves showed lower 10-year survival for FN women (76%) compared to non-FN women (87%) for stage I breast cancer. After adjusting for age, comorbidity, detection method, and surgery severity, no significant difference in mortality hazard was found. Among FN women diagnosed with stage I breast cancer, diabetes (HR = 3.10, 95% CI = 1.09-8.81) and chemotherapy (HR = 4.05, 95% CI = 1.46-11.20) were associated with increased mortality hazard, while hormonal therapy was associated with reduced mortality hazard (HR = 0.38, 95% CI = 0.14-0.996). Among FN women with advanced-stage breast cancer (stages II-IV), diabetes (HR = 1.74, 95% CI = 1.02-2.98) and radiotherapy (HR = 1.88, 95% CI = 1.07-3.29) were associated with increased mortality hazard. Conclusion: Disparities in survival rates between FN and non-FN women may be influenced by factors such as age, comorbidity, detection method, and surgery type. This study shows encouraging improvement over time and advocates for actionable changes to close the survival gap and enhance treatment outcomes for FN women.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».