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Enregistrement W2761031851 · doi:10.1001/jamaoncol.2017.3055

The Burden of Primary Liver Cancer and Underlying Etiologies From 1990 to 2015 at the Global, Regional, and National Level

2017· article· en· W2761031851 sur OpenAlexaff
Tomi Akinyemiju, Semaw Ferede Abera, Muktar Beshir Ahmed, Noore Alam, Mulubirhan Assefa Alemayohu, Christine A. Allen, Rajaa Al‐Raddadi, Nelson Alvis‐Guzmán, Yaw Ampem Amoako, Al Artaman, Tadesse Awoke Ayele, Aleksandra Barać, Isabela M. Benseñor, Adugnaw Berhane, Zulfiqar A Bhutta, Jacqueline Castillo-Rivas, Abdulaal Chitheer, Jee-Young Jasmine Choi, Lalit Dandona, Rakhi Dandona, Subhojit Dey, Daniel Dicker, Huyen Phuc, Donatus U. Ekwueme, Maysaa El Sayed Zaki, Florian Fischer, Thomas Fürst, Jamie Hancock, Simon I Hay, Peter J. Hotez, Sun Ha Jee, Amir Kasaeian, Yousef Khader, Young‐Ho Khang, G Anil Kumar, Michael Kutz, Heidi J. Larson, Alan D Lopez, Raimundas Lunevičius, Reza Malekzadeh, Colm McAlinden, Toni Meier, Walter Mendoza, Ali H. Mokdad, Maziar Moradi‐Lakeh, Gabriele Nagel, Quyen Le Nguyen, Grant Nguyen, Felix Akpojene Ogbo, George Patton, David M. Pereira, Farshad Pourmalek, Mostafa Qorbani, Amir Radfar, Gholamreza Roshandel, Joshua A. Salomon, Juan Sanabria, Benn Sartorius, Maheswar Satpathy, Monika Sawhney, Sadaf G Sepanlou, Katya Anne Shackelford, Hirbo Shore Roba, Jiandong Sun, Desalegn Tadese Mengistu, Roman Topór-Mądry, Bach Xuan Tran, Kingsley Nnanna Ukwaja, Vasily Vlassov, Theo Vos, Tolassa Wakayo, Elisabete Weiderpass, Andrea Werdecker, Naohiro Yonemoto, Mustafa Z Younis, Chuanhua Yu, Zoubida Zaidi, Liguo Zhu, Christopher J L Murray, Mohsen Naghavi, Christina Fitzmaurice

Notice bibliographique

RevueJAMA Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesDepartment of Global Health and Population, Harvard T.H. Chan School of Public HealthJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthRede de Química e TecnologiaWestern Sydney UniversityIngham Institute for Applied Medical ResearchUniwersytet Medyczny im. Piastów Slaskich we WroclawiuUniversität UlmLaboratório Associado para a Química VerdeGolestan University of Medical SciencesNational Research University Higher School of EconomicsTexas Children's HospitalUniversitetet i OsloUniversitetet i BergenJimma UniversityHaramaya UniversitySeoul National UniversityAlborz University of Medical SciencesMekelle UniversityQueensland University of TechnologyUniversität BielefeldPublic Health Foundation of IndiaKarolinska InstitutetYonsei UniversityAll-India Institute of Medical SciencesIran University of Medical SciencesWuhan UniversityJordan University of Science and TechnologyJohns Hopkins UniversityUniversity of WashingtonImperial College LondonInyuvesi Yakwazulu-NataliFogarty International CenterUniversidade do PortoUniwersytet Jagielloński Collegium MedicumCase Western Reserve UniversityTehran University of Medical Sciences and Health ServicesNorwegian Institute of Public HealthCenters for Disease Control and PreventionJackson State UniversityUniversitetet i TromsøUniversität BaselCollege of Medicine, Seoul National UniversitySabin Vaccine Institute
Mots-clésMedicineYears of potential life lostLife expectancyLiver cancerCancerIncidence (geometry)Mortality rateDemographyDisease burdenStandardized mortality ratioPopulationEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE Liver cancer is among the leading causes of cancer deaths globally.The most common causes for liver cancer include hepatitis B virus (HBV) and hepatitis C virus (HCV) infection and alcohol use.OBJECTIVE To report results of the Global Burden of Disease (GBD) 2015 study on primary liver cancer incidence, mortality, and disability-adjusted life-years (DALYs) for 195 countries or territories from 1990 to 2015, and present global, regional, and national estimates on the burden of liver cancer attributable to HBV, HCV, alcohol, and an "other" group that encompasses residual causes. DESIGN, SETTINGS, AND PARTICIPANTSMortality was estimated using vital registration and cancer registry data in an ensemble modeling approach.Single-cause mortality estimates were adjusted for all-cause mortality.Incidence was derived from mortality estimates and the mortality-to-incidence ratio.Through a systematic literature review, data on the proportions of liver cancer due to HBV, HCV, alcohol, and other causes were identified.Years of life lost were calculated by multiplying each death by a standard life expectancy.Prevalence was estimated using mortality-to-incidence ratio as surrogate for survival.Total prevalence was divided into 4 sequelae that were multiplied by disability weights to derive years lived with disability (YLDs).DALYs were the sum of years of life lost and YLDs. MAIN OUTCOMES AND MEASURESLiver cancer mortality, incidence, YLDs, years of life lost, DALYs by etiology, age, sex, country, and year. RESULTSThere were 854 000 incident cases of liver cancer and 810 000 deaths globally in 2015, contributing to 20 578 000 DALYs.Cases of incident liver cancer increased by 75% between 1990 and 2015, of which 47% can be explained by changing population age structures, 35% by population growth, and -8% to changing age-specific incidence rates.The male-to-female ratio for age-standardized liver cancer mortality was 2.8.Globally, HBV accounted for 265 000 liver cancer deaths (33%), alcohol for 245 000 (30%), HCV for 167 000 (21%), and other causes for 133 000 (16%) deaths, with substantial variation between countries in the underlying etiologies. CONCLUSIONS AND RELEVANCELiver cancer is among the leading causes of cancer deaths in many countries.Causes of liver cancer differ widely among populations.Our results show that most cases of liver cancer can be prevented through vaccination, antiviral treatment, safe blood transfusion and injection practices, as well as interventions to reduce excessive alcohol use.In line with the Sustainable Development Goals, the identification and elimination of risk factors for liver cancer will be required to achieve a sustained reduction in liver cancer burden.The GBD study can be used to guide these prevention efforts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2 020
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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