Income and education inequalities in ovarian cancer mortality in Canada: 1990–2019
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer ranks as the fifth leading cause of cancer deaths among Canadian women. This study aims to investigate trends in socioeconomic inequalities in ovarian cancer mortality over the past three decades, from 1990 to 2019. A dataset was construed at Census Division (n = 280) level in Canada using information from the Canadian Vital Statistics Death Database, the Canadian Census of Population and the National Household Survey. Socioeconomic inequalities in ovarian cancer mortality were assessed using the age-standardized Concentration Index (C), based on average/median equivalized household income, and educational attainment (bachelor’s degree or higher). The average crude mortality rate for ovarian cancer in Canada was 9.7 per 100,000, with the highest rates in British Columbia and the Atlantic region. The negative values of age-standardized C based on average income and educational attainment – indicating higher ovarian cancer mortality rates among low socioeconomic groups – reached statistical significance in certain years, particularly in the more recent period. Trend analysis revealed a notable pattern of increasing income inequality in ovarian cancer mortality over time based on average income. The observed socioeconomic inequalities in ovarian cancer mortality warrant further investigation to identify the underlying factors contributing to this pattern in Canada.
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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)
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 ».