Global patterns of cardia and non-cardia gastric cancer incidence in 2012
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Globally, gastric cancer incidence shows remarkable international variation and demonstrates distinct characteristics by the two major topographical subsites, cardia (CGC) and non-cardia (NCGC). Because global incidence estimates by subsite are lacking, we aimed to describe the worldwide incidence patterns of CGC and NCGC separately. DESIGN: Using Cancer Incidence in Five Continents Volume X (CI5X), we ascertained the proportions of CGC and NCGC by country, sex and age group (<65 and ≥65 years). These derived proportions were applied to GLOBOCAN 2012 data to estimate country-specific age-standardised CGC and NCGC incidence rates (ASR). Regional proportions were used to estimate rates for countries not included in CI5X. RESULTS: According to our estimates, in 2012, there were 260,000 cases of CGC (ASR 3.3 per 100,000) and 691,000 cases of NCGC (ASR 8.8) worldwide. The highest regional rates of both gastric cancer subsites were in Eastern/Southeastern Asia (in men, ASRs: 8.7 and 21.7 for CGC and NCGC, respectively). In most countries NCGC occurred more frequently than CGC with an average ratio of 2:1; however, in some populations where NCGC incidence rates were lower than the global average, CGC rates were similar or higher than NCGC rates. Men had higher rates than women for both subsites but particularly for CGC (male-to-female ratio 3:1). CONCLUSIONS: This study has, for the first time, quantified global incidence patterns of CGC and NCGC providing new insights into the global burden of these cancers. Country-specific estimates are provided; however, these should be interpreted with caution. This work will support future investigations across populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».