Identifying Social Determinants of Melanoma Incidence and Diagnosis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundMelanoma is the seventh most common cancer in Canada, with incidence on the rise for both men and women.This has been largely attributed to increased exposure to ultraviolet radiation (UVR), as well as improved early detection of melanoma.Melanoma prevention and early detection are lifesaving interventions.In fact, despite increasing incidence, melanoma mortality rates are on the decline.The identification of Canadians at risk of developing melanoma is essential for policy makers and clinicians.A Statistics Canada Health Report on UVR exposure and melanoma risk within the 1991 Canadian Census Health and Environment Cohort found that overall melanoma risk was associated with higher sociodemographic characteristics of income, education, and occupation.A recent systematic review of Canadian studies on the relationship between socioeconomic status (SES) and melanoma was limited by the small number of studies, heterogeneous study design and use of different measures of socioeconomic status.Objective This single manuscript thesis investigates the relationships between sociodemographic factors and the age at diagnosis and stage at diagnosis of melanoma using Canada-wide data from the national cancer registry linked to individual responses from the Canadian Community Health Survey (CCHS).Methods This study is conducted using an existing linked dataset from Statistics Canada: Canadian Population Health Survey data (CCHS Annual and Focus Content) integrated with mortality, hospitalization, historical postal codes, cancer registry, tax files and Census data.Data files from the Canadian Cancer Registry (CCR) from 2010-2016 are linked to responses from the 2015, 2016 and 2017 CCHS cycles.By linking these datasets, I examine relationships between the age of
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».