Comparative Cancer Risk Assessment to Estimate Risk of Hepatocellular Carcinoma Attributable to Dietary Exposure of Aflatoxin through a Surrogate (Maize) in Eastern Mediterranean Region (Iran) as Compared to East (Canada) and West Pacific (China) Regions
Notice bibliographique
Résumé
Background:Hepatocellular Carcinoma (HCC) is the most common primary liver malignancy and the second leading cause of cancer related deaths worldwide. Chronic infection with Hepatitis B (HBV) and Hepatitis C (HCV) virus are significant risk factors of HCC. Aflatoxins, type of mycotoxin, produced by fungi Aspergillus flavus and Aspergillus parasiticus are potent liver carcinogen. This cancer risk assessment was conducted with aim to compare risk of aflatoxin attributable HCC in the countries of Eastern Mediterranean region with countries of region of Americas (East) and Western Pacific region (West). Methods:Cancer risk assessment was conducted using data on maize consumption for select countries from food balance sheets (FBS) database of the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), aflatoxin contamination level of the maize and chronic HBV infection prevalence from 37 publications retrieved from literature review. Results:Risk of HCC attributable to aflatoxin exposure in Iran is 0.02 (0.0001 – 0.095) HCC cases per 100,000 chronic HBV negative population which reflects in 15-75 HCC cases per year. Among the select WHO regions, most cases occur in China and Philippines from Western Pacific region and Mexico from region of Americas. Conclusion:Risk of aflatoxin related HCC in Iran is comparable to high income countries from region of Americas and Western Pacific region.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».