Trends in incidence, mortality, and survival for kidney cancer in Canada, 1986–2007
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Kidney cancer is one of the fastest rising cancers worldwide. We aimed to examine the trends in incidence, mortality, and survival for this cancer in Canada. METHODS: Incidence data for kidney cancer for 1986-2010 were from the Canadian Cancer Registry and the National Cancer Incidence Reporting System. These data were only available up to 2007 for the province of Quebec and consequently for the same year nationally, for Canada. Mortality data for 1986-2009 were from the Canadian Vital Statistics Death Database. Changes in age-standardized rates were analyzed by Joinpoint regression. Incidence rates were projected to 2025 using a Nordpred age-period-cohort model. Five-year relative survival ratios (RSR) were analyzed for 2004-2008 and earlier periods. RESULTS: Between 1986 and 2007, the age-standardized incidence rate (ASIR) per 100,000 rose from 13.4 to 17.9 in males and 7.7 to 10.3 in females. Annual increases in ASIR were greatest for age groups <65 years (males) and ≥65 years (females). The ASIRs increased significantly over time in both sexes for renal cell carcinoma (RCC) but not for other kidney cancer types. RCC rates are projected to increase until at least 2025. Mortality rates decreased only slightly in each sex since 1986 (0.4%/year in males; 0.8%/year in females). The 5-year RSR for kidney cancer was 68% but differed largely by morphology and age, and has increased slightly over time. CONCLUSIONS: The incidence rate of kidney cancer in Canada has risen since at least 1986, led largely by RCC. Increasing detection of incidental tumors, and growing obesity and hypertension rates are possible factors associated with this increase. Greater prevention of modifiable risk factors for kidney cancer is needed.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».