Changing trends in US mesothelioma incidence
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To report the temporal pattern and change in trend of mesothelioma incidence in the United States since 1973. METHODS: The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) programme of the National Cancer Institute has since 1973 provided annual age adjusted incidence for mesothelioma in representative cancer registries dispersed throughout the USA. SEER data are analysed to describe the trend of male mesothelioma incidence in the USA. RESULTS: The US male mesothelioma incidence data indicate that after two decades of increasing incidence, a likely decline has been observed since the early 1990s, when a highly significant change in the upward course occurred. CONCLUSIONS: Increasing male mesothelioma incidence for many years was undoubtedly the result of exposure to asbestos. The high mesothelioma risk was prominently influenced by exposure to amphibole asbestos (crocidolite and amosite), which reached its peak usage in the 1960s and thereafter declined. A differing pattern in some other countries (continuing rise in incidence) may be related to their greater and later amphibole use, particularly crocidolite. The known latency period for the development of this tumour provides biological plausibility for the recent decline in mesothelioma incidence in the USA. This favourable finding is contrary to a widespread fear that asbestos related health effects will show an inevitable increase in coming years, or even decades.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».