Four years Incidence Rate of Colorectal Cancer in Iran: A Survey of National Cancer Registry Data - Implications for Screening
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Design and implementation of screening programs in each country must be based on epidemiological data. Despite the relatively high incidence of CRC, there is no nationwide comprehensive program for screening in Iran. This study was designed to investigate national CRC data and help to determine guidelines for screening. METHODS: Incidence data used in this study were obtained from Iranian annual of National Cancer Registration report. Age standardized rates (ASR)were calculated using world standard population and were categorized by age, sex, anatomic subsite and morphology of tumor. Data were analyzed using SPSS.V.13 and Open Source Epidemiologic Statistics for Public Health software (OpenEpi v.2.3.1). RESULTS: A quarter of cases were less than 50 years of age. The majority of tumors were detected in the colon. The overall ASR in the four years period was 38.0 per 100000 and was higher for men compared women (P<0.05). Incidence rate of colorectal cancer increased with age. CONCLUSION: Results of present study indicated that incidence of colorectal cancer is relatively high in Iran. Incidence of CRC in people under 50 years and in rectum were reported higher than other countries that related etiologic factors should be investigate in further studies. According to the increasing of ASR after age 50 years, it seems that onset of screening at age 50 would be appropriate.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».