Incidence Trend and Epidemiology of Common Cancers in the Center of Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer is a major public health problem in Iran and many other parts of the world. The cancer incidence is different in various countries and in country provinces. Geographical differences in the cancer incidence lead to be important to conduct an epidemiological study of the disease. This study aimed to investigate cancer epidemiology and trend in the province of Qom, located in center of Iran. METHOD: This is an analytical cross-sectional study carried out based on re-analysis cancer registry report and the disease management center of health ministry from 2004 to 2008 in the province of Qom. To describe incidence time trends, we carried out join point regression analysis using the software Join point Regression Program, Version 4.1.1.1. RESULTS: There were 3,029 registered cases of cancer during 5 years studied. Sex ratio was 1.32 (male to female). Considering the frequency and mean standardized incidence, the most common cancer in women were breast, skin, colorectal, stomach, and esophagus, respectively while in men the most common cancers included skin, stomach, colorectal, bladder, and prostate, respectively. There was an increasing and significant trend, according to the annual percentage change (APC) equal to 8.08% (CI: 5.1-11.1) for all site cancer in women. CONCLUSION: The incidence trend of all cancers was increasing in this area. Hence, planning for identifying risk factors and performing programs for dealing with the disease are essential.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».