Population-based differences in cancer incidence between immigrants and non-immigrants in Canada between 1992 and 2015
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: With increasing immigration in Canada and strained cancer treatment infrastructure, there's a pressing need for long-term data on immigrant health and cancer incidence. This information is crucial for planning future cancer services and to alleviate the burden on both the population and healthcare system. METHODS: Statistics Canada data were linked from the 1991 Canadian Census, Canadian Cancer Registry, and Canadian Vital Statistics Database to follow a cohort from 1992 to 2015 and compare cancer incidence between immigrants and the Canadian-born for any cancer and specific types of cancers. Immigrants were further classified based on time spent in Canada. RESULTS: Immigrants had lower odds of developing any cancer (OR = 0.92, 95% CI [0.92-0.93], p < 0.001) compared to non-immigrants. However, for stomach cancer and non-cervical gynecological cancers, the odds of cancer incidence were greater for immigrants than for the Canadian-born. Cox regression showed that recent immigrants (0-4 years in Canada) had a lower hazard ratio (HR = 0.77, 95% CI [0.71-0.84], p < 0.001) compared to non-immigrants. Those who lived 5-9 years and 10-19 years in Canada had a higher hazard ratio (HR = 0.82, 95% CI [0.75-0.89], p < 0.001; HR = 0.90, 95% CI [0.82-0.98], p = 0.011), respectively. Immigrants who had been in Canada for 20 years or longer had the highest hazard ratio (HR = 0.98, 95% CI [0.90-1.07], p = 0.632), indicating that the so-called "healthy immigrant effect" lessens over time. CONCLUSION: Results demonstrated the healthy immigrant effect lessens over time spent in Canada. However, this effect was not uniform across countries of origin and cancer types. Therefore, this research, provides a deeper understanding of immigrant cancer outcomes and will be useful for cancer planning services and cancer control strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».