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Enregistrement W597679734 · doi:10.71781/12879

Les variations géographiques de la mortalité par cancer au Québec en relation avec l’incidence et la létalité, 2000-2004

2010· dissertation· fr· W597679734 sur OpenAlexaboutno aff
Édith Bergeron

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le cancer occupe le premier rang parmi les causes de décès au Québec. Les taux de mortalité diffèrent cependant à travers les régions du Québec. En considérant les territoires des Centres de santé et de services sociaux (CSSS), ce mémoire propose dans un premier temps d’étudier la distribution des taux de mortalité pour les principaux sièges de cancer, d’identifier les régions où une différence significative du taux avec le reste du Québec est perceptible et d’approfondir des éléments impliqués dans la mortalité, soit l’incidence et la létalité. D’autre part, dans le but d’expliquer les variations des taux de mortalité, des variables socio-économiques liées aux territoires retenus serviront de variables explicatives au modèle de régression utilisé. Les résultats ont permis de constater que c’est pour le cancer du poumon que les écarts significatifs sont les plus nombreux. Quant au cancer colorectal, un seul territoire présentait un écart significatif. Pour ce qui est du cancer de la prostate et du sein, aucun écart n’est perceptible dans les taux de mortalité. Concernant la partie explicative de la mortalité, dans le cas du cancer du poumon, les taux d’incidence sont fortement corrélés aux taux de mortalité. On ne peut cependant faire le même constat pour les cancers colorectal, du sein et de la prostate. De plus, les variables socio-économiques considérées pour les territoires de CSSS ne permettaient pas d’arriver à un modèle explicatif convaincant. Ces résultats montrent la nécessité d’avoir des données longitudinales permettant de suivre les individus dès le moment où le diagnostic de cancer est établi afin d’être en mesure de mieux mesurer les liens entre l’incidence, la survie, le niveau socio-économique et la mortalité.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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