Unveiling a Health Disparity: Comparative Analysis of Head and Neck Cancer Trends between First Nations People and Non-Indigenous Australians (1998–2015)
Notice bibliographique
Résumé
Background: We aim to assess and compare the HNC trends between the First Nations and non-Indigenous population. Methods: HNC incidence (1998–2013) and mortality (1998–2015) data in First Nations people and non-Indigenous Australians were utilised from the Australian Cancer Database. The age-standardised incidence and mortality trends along with annual percentage changes were analysed using Joinpoint models. Age-standardised incidence and mortality rates according to remoteness, states, and five-year survival rates among First Nations people and non-Indigenous Australians were presented as graphs. Results: First Nations people had over twice the age-standardised incidence (2013; 29.8/100,000 vs. 14.7/100,000) and over 3.5 times the age-standardised mortality rates (2015; 14.2/100,000 vs. 4.1/100,000) than their non-Indigenous counterparts. Both populations saw a decline in mortality, but the decline was only statistically significant in non-Indigenous Australians (17.1% decline, 1998: 4.8/100,000, 2015: 4.1/100,000; p < 0.05). Across all remoteness levels and states, First Nations people consistently had higher age-standardised incidence and mortality rates. Furthermore, the five-year survival rate was lower by 25% in First Nations people. Conclusion: First Nations people continue to shoulder a disproportionate HNC burden compared to non-Indigenous Australians.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».