MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1973980291 · doi:10.1017/s0029665114001761

Nutrition and cancer – global and African perspectives: a focused update

2015· article· en· W1973980291 sur OpenAlexaboutno aff
Martin Wiseman

Notice bibliographique

RevueProceedings of The Nutrition Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerPopulationObesityDeclarationPsychological interventionEnvironmental healthDouble burdenIncidence (geometry)Quarter (Canadian coin)UrbanizationCancer preventionGerontologyDemographyOverweightEconomic growthGeographyPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The burden of cancer worldwide is predicted to almost double by 2030 to nearly 23 million cases annually. The great majority of this increase is expected to occur in less economically developed countries, where access to expensive medical, surgical and radiotherapeutic interventions is likely to be limited to a small proportion of the population. This emphasises the need for preventive measures, as outlined in the declaration from the United Nations 2011 High Level Meeting on Non-communicable Diseases. The rise in incidence is proposed to follow from increasing numbers of people reaching middle and older ages, together with increasing urbanisation of the population with a nutritional transition from traditional diets to a more globalised 'Western' pattern, with a decrease in physical activity. This is also expected to effect a change in the pattern of cancers from a predominantly smoking and infection dominated one, to a smoking and obesity dominated one. The World Cancer Research Fund estimates that about a quarter to a third of the commonest cancers are attributable to excess body weight, physical inactivity and poor diet, making this the most common cause of cancers after smoking. These cancers are potentially preventable, but knowledge of the causes of cancer has not led to effective policies to prevent the export of a 'Western' pattern of cancers in lower income countries such as many in Africa.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of The Nutrition SocietyMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207