Socioeconomic inequalities in prostate cancer mortality in Canada: Three decades trend analysis
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, prostate cancer is the most diagnosed cancer among males and the third leading cause of cancer-related deaths accounting for 10 % of all cancer fatalities in males. This study examines socioeconomic inequalities in prostate cancer mortality among the Canadian male population. Using a dataset compiled at the census division level (n = 280) from sources including the Canadian Vital Statistics Deaths database and the Canadian Census of Population for the years 1992, 1996, 2001, 2006, and 2016, as well as the 2011 National Household Survey, we investigated socioeconomic inequalities in mortality rates in prostate cancer among Canadian men from 1990 to 2019. We applied the age-standardized Concentration index (C) to measure inequalities in mortality linked to income and education levels. Trend analysis was conducted to evaluate the changes over time of these inequalities. The crude prostate cancer mortality in Canada was 24.82 per 100,000 males over the study period and decreased significantly over time. The age-standardized C showed a higher concentration of prostate cancer mortality among low-income males in 1999, 2001 and 2005. Additionally, we observed a significantly higher concentration of mortality among less-educated groups, particularly in the more recent study years. Trend analysis revealed a growing concentration of prostate cancer mortality among less-educated males over the study period. Our study revealed an increasing concentration of PCa mortality among low-educated male populations. Socioeconomic inequalities in PCa mortality may be partly attributable to variations in treatment access across different geographic regions and opportunistic screening among higher socioeconomic status males in the more recent study years.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».