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Enregistrement W7162099451 · doi:10.82308/2106

Social contexts of survival: unraveling lung cancer inequalities in Canada

2025· dissertation· en· W7162099451 sur OpenAlexaboutno aff
Samia Qureshi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerLung cancerLung diseaseCancer incidence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le cancer du poumon est l'une des principales causes de décès liés au cancer au Canada. Bien que les disparités dans la survie de cancer du poumon basées sur le revenu soient bien documentées, l'influence d'autres déterminants sociaux—tels que l'éducation, le statut d'immigration et le lieu de résidence—reste méconnue. Cette lacune de connaissances découle de la disponibilité limitée de données sur les facteurs sociaux dans les registres de cancer, comme l'a souligné le rapport 2024 du Comité consultatif des statistiques canadiennes sur le cancer. Ma thèse vise à combler cette lacune en analysant des bases de données liées qui combinent des informations socioéconomiques, sociodémographiques, et géographiques avec des données sur le cancer. Elle s'inscrit dans les efforts mondiaux tels que l’objectif de développement durable 3, qui cherche à réduire d’un tiers la mortalité prématurée due aux maladies non transmissibles. Ma recherche soutient également la stratégie du Partenariat canadien contre le cancer visant à promouvoir l'équité dans le système de lutte contre le cancer d'ici 2029.Dans le premier manuscrit de ma thèse, j'ai examiné les disparités en utilisant les données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, qui est représentative à l'échelle nationale, liées au Registre canadien du cancer et aux dossiers fiscaux. Ce couplage de données m’a permis de comparer la survie de cancer du poumon selon des mesures individuelles de revenu familial, niveau d’éducation, et de statut d’immigration, ainsi qu’un spectre urbain-rural du lieu de résidence. J’ai appliqué des analyses de Kaplan-Meier et de modélisation multiniveaux pour estimer les inégalités de survie chez 4,430 répondants de l’enquête ayant reçu un diagnostic primaire de cancer du poumon entre 2010 et 2016. Des différences de survie ont été observées selon le spectre urbain-rural (p-valeur logrank de Kaplan-Meier = 0,0215). L'analyse de médiation a également montré que 41 % de la différence de risque entre les individus résidant dans de petites villes urbaines et ceux des grandes villes urbaines (50,1 décès supplémentaires pour 10 000 personnes-mois, IC 95 % : -3,7 à 107,2) pouvait être attribué à un stade avancé au diagnostic, qui ne semblait pas contribuer aux inégalités de survie selon le statut socio-économique.Ensuite, j'ai utilisé les données clinico-administratives du Québec pour étudier les inégalités de survie et de traitement chez les patients atteints de cancer du poumon avancé, en fonction du revenu, du niveau d'éducation, du statut d'immigration et de défavorisation matérielle au niveau du quartier et de situation géographique. L'étude a inclus 457 patients ayant reçu le géfitinib, un inhibiteur de la tyrosine kinase de l’EGFR (EGFR-TKI) connue comme thérapie ciblée, en première ligne de traitement palliatif entre 2001 et 2019. Les patients résidant dans les zones les plus touchées par la défavorisation matérielle avaient une survie médiane de 15,1 mois, soit 0,69 (IC 95 % : 0,47–1,04) fois celle des patients des zones les moins défavorisées. Comparativement aux individus résidant à Montréal, la probabilité de recevoir de l’osimertinib, un autre EGFR-TKI, en deuxième ligne de traitement palliatif était plus faible pour ceux vivant dans d'autres grandes régions urbaines (ratio relatif : 0,69, IC 95 % : 0,47–1,04) et dans les régions rurales (ratio relatif : 0,55, IC 95 % : 0,25–0,98). De plus, les individus résidant dans des régions socisanitaires périphériques à Québec ou Montréal ont connu des délais d’attente médians plus longs pour l’utilisation du géfitinib en première ligne de traitement palliatif, avec un retard de 45 jours contre 35 dans les régions avec des centres hospitaliers universitaires (ratio relatif : 1,27, IC 95 % : 1,09–1,54).Pour ma troisième étude, j'ai utilisé le Registre canadien du cancer, lié aux données fiscales et d'immigration, pour estimer la survie à l’échelle de la population des patients atteints de cancer du poumon à l'intersection de quatre identités sociales (âge, sexe, revenu et statut d'immigration). J'ai utilisé la modélisation multiniveau pour prédire les probabilités de survie à 1 an pour 183,350 individus diagnostiqués entre 2002 et 2013. J’ai observé une variation substantielle a été retrouvée à travers les 72 strates intersectionnelles dans les probabilités de survie à 1 an, allant de 23,3 % à 66,9 %. Parmi les individus âgés de moins de 60 ans, les hommes à faible revenu qui étaient résidents de Canada depuis longtemps avaient une probabilité de survie à 1 an la plus faible, à 36,3 % (IC 95 % : 34,44, 38,19), comparable à celle des hommes à faible revenu qui étaient aussi résidents depuis longtemps mais âgés de 70 à 74 ans (33,9 %, IC 95 % : 32,06, 35,55). Leur probabilité de survie était également inférieure de 2,8 points de pourcentage (IC 95 % : -5,0 à -0,5) à celle attendue, basée uniquement sur les effets additifs de l’âge, du sexe, du revenu et du statut d’immigration. Les femmes immigrantes à faible revenu âgées de ≥80 ans, qui pouvaient être au Canada le plus longtemps possible par rapport aux autres femmes immigrantes dans l’étude, ont également présenté une probabilité de survie à 1 an inférieure de 2,8 points de pourcentage (IC 95 % : -5,4 à -0,3) par rapport à celle basée uniquement sur les effets additifs. La plupart des effets intersectionnels se sont estompés après avoir pris en compte le stade au moment du diagnostic.En somme, ma thèse offre une compréhension approfondie des inégalités de survie de cancer du poumon au Canada en intégrant des mesures détaillées des facteurs sociaux. Je démontre que la survie varie selon le statut socioéconomique, le statut sociodémographique et l'urbanisation, avec des disparités également évidentes aux stades avancés du cancer du poumon dans l'ère des thérapies innovantes. La thèse met en lumière des différences dans le stade au moment du diagnostic et l'accès au traitement en fonction du lieu de résidence. Elle souligne l'importance de prendre en compte les identités sociales croisées et identifie des populations clés — telles que les jeunes hommes à faible revenu qui sont résidents du Canada depuis longtemps, et les femmes immigrantes, en particulier celles qui sont au Canada depuis plusieurs décennies — confrontées à des désavantages uniques en termes de survie. Relever les défis du diagnostic précoce et de l'accès aux traitements innovants pour les personnes socialement défavorisées en matière de survie au cancer du poumon pourrait contribuer à réduire la mortalité liée au cancer du poumon au Canada

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,316 · 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
Publié2025
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