Gender and Age Analysis of Lung Cancer in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To analyze the distribution and trends of incidence and death rates among males and females along with the period, using the historical lung cancer data of Australia. The purpose is that, with the analysis of the selected age-groups, it can generate some inspiration for lung cancer prevention, as an inch of prevention is better than a mile of treatment. Background: Cancer has become the second leading cause of morbidity and mortality around the world following the heart disease. Among the top five common cancers listed by the WHO, lung cancer has been the always No.1 cause of death among most countries. Although the lung cancer incidence rates in developed countries are relatively low (about 40 per 100,000 in average, among Australia, Canada, Denmark, England, Finland, France, and the United States), there are quite significant differences among different countries. It is of practical interest to study these in detail, and for that purpose, Australia, where in 2012, they smoked 21 Billion cigarettes, was chosen. Result: Generally speaking, lung cancer incidence in Australia presented a decreasing trend in last few decades and it will keep stable for next few decades. From gender point, male incidence rate is keep decreasing slowly and female rate began to decrease after twenty-year increasing. Among all new diagnosed cases, 60-year old people have an increased percentage than before.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».