Notice bibliographique
Résumé
Cancer incidence and mortality trends in the Nordic countries show that most cancer types have been increasing for a long time, while a few show decreasing trends. The object of this study was to investigate melanoma mortality trends to see if there is a specific year for the trend breaks, possibly indicating a common causing factor affecting most of the population from the same time. The results clearly show that melanoma mortality started to increase exponentially by the time lived as an adult since 1955 and that the trends easily can be modeled and used for projection purpose. The findings are in support of earlier studies, suggesting reduced or temporarily disturbed DNA repair capacity due to a population-wide environmental change to be the main cause to increasing cancer rates in general, and increasing melanoma incidence and mortality in particular. th century. Traditionally, increased sun tanning habits have been blamed as the main cause of this public health problem. However, the mortality has stabilized among younger age groups while continued to increase in an exponential way among the older groups. This fact suggests that the melanoma risk suddenly increased for the whole population and that those younger age groups, having lived all their lives in this new environment, then should be expected to show a mortality level stabilizing at a higher level. In order to better understand the trends noticed, we wanted to make a trend model considering a specific year for the start of the mortality increase, the exponential function used and the age at which the mortality increase takes action. METHODS We conducted a detailed analysis of age-specific melanoma mortality rates from 1952 to the present in order to investigate if a specific trend break year was associated with each age-specific trend line. We further investigated whether such trend break years would identify a specific year from which the whole population of Sweden might have been exposed to new environmental factors that may have increased or decreased cancer rates over time.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».