Premature Mortality Due to Malignancies of the Central Nervous System in Canada, 1980–2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, we investigated whether there has been an improvement in premature mortality due to central nervous system (CNS) cancers among the Canadian population from 1980 through 2010. METHODS: Mortality data for CNS cancers were obtained from World Health Organization mortality database. Years of life lost (YLL) was estimated using Canadian life tables. Average lifespan shortened (ALSS) was calculated and defined as the ratio of YLL relative to the expected lifespan. RESULTS: Over this study period, we observed decreases in age standardized rates to the World Standard Population for mortality due to CNS cancers from 5.3 to 4.1 per 100,000 men, and from 3.6 to 2.9 per 100,000 women. Average YLL decreased from 23.6 to 21.5 years of life among men, and from 27.0 to 23.1 years among women in 1980 and 2010, respectively. The ALSS showed that men with CNS cancers lost 30.1% of their life span and women lost 32.5% in 1980, whereas they lost 25.8 and 26.6% in 2010, respectively. CONCLUSION: Our study shows that -Canadian people with CNS cancers have had their lives prolonged at the end of the study period.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».