An examination of prostate cancer trends in Australia, England, Canada and USA: Is the Australian death rate too high?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare prostate cancer incidence and mortality rates in Australia, USA, Canada and England and quantify the gap between observed prostate cancer deaths in Australia and expected deaths, using US mortality rates. METHODS: Analysis of age-standardised prostate cancer incidence and mortality rates, using routinely available data, in four similarly developed countries and joinpoint regression to quantify the changing rates (annual percentage change: APC) and test statistical significance. Expected prostate cancer deaths, using US mortality rates, were calculated and compared with observed deaths in Australia (1994-2010). RESULTS: In all four countries, incidence rates initially peaked between 1992 and 1994, but a second, higher peak occurred in Australia in 2009 (188.9/100,000), rising at a rate of 5.8 % (1998-2008). Mortality rates in the USA (APC: -2.9 %; 2004-2010), Canada (APC: -2.9 %; 2006-2011) and England (APC: -2.6 %; 2003-2008) decreased at a faster rate compared with Australia (APC: -1.7 %; 1997-2011). In 2010, mortality rates were highest in England and Australia (23.8/100,000 in both countries). The mortality gap between Australia and USA grew from 1994 to 2010, with a total of 10,895 excess prostate cancer deaths in Australia compared with US rates over 17 preceding years. CONCLUSIONS: Prostate cancer incidence rates are likely heavily influenced by prostate-specific antigen testing, but the fall in mortality occurred too soon to be solely a result of testing. Greater emphasis should be placed on addressing system-wide differences in the management of prostate cancer to reduce the number of men dying from this disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».