Increasing incidence in liver cancer in Canada, 1972-2006: Age-period-cohort analysis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Our study aimed to assess 1) the temporal trends in incidence and mortality of liver cancer and 2) age-period-cohort effects on the incidence in Canada. METHODS: We analyzed data obtained from the Canadian Cancer Registry Database and Canadian Vital Statistics Death Database. We first examined temporal trends by sex, age group, and birth cohort between 1972 and 2006. Three-year period rates and annual percentage change (APC) were calculated to compare the changes over the study period. We used age-period-cohort modelling to estimate underlying effects on the observed trends in incidence. RESULTS: The overall age-adjusted incidence rates increased from 2.6 and 1.5 per 100 000 in 1972-74 to 6.5 (APC: 2.9) and 2.2 (APC: 1.2) per 100 000 in 2004-06 among males and females, respectively. The age-adjusted mortality rates increased from 3.3 and 2.0 per 100 000 in 1972-74 to 6.0 (APC: 2.3) and 2.6 (APC: 1.2) per 100 000 in 2004-06 among males and females, respectively. The incidence increased most rapidly in men aged 45-54 years (APC: 4.1) and women aged 65-74 years (APC: 1.7) over the period of study. CONCLUSIONS: The age-period-cohort analysis suggests that birth-cohort effect is underlying the increase in incidence. While the exact reason for the increased incidence of liver cancer remains unknown, reported increase in HBV and HCV infections, and immigration from high-risk regions of the world may be important factors.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».