Mortalidad por Cáncer en México: actualización 2015
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: El cáncer es una de las principales causas de mortalidad en México y se espera que su tasa aumente en los próximos años, principalmente debido al envejecimiento de la población; sin embargo, pocos estudios exhaustivos evaluando la mortalidad por cáncer se han publicado recientemente.Objetivo: Proporcionar una actualización de la mortalidad por cáncer en México.Material y métodos: Se analizaron los certificados oficiales de defunción de la base de datos del Instituto Nacional Estadística y Geografía (INEGI) y las tendencias de población del Consejo Nacional de Población (CONAPO).Resultados: En 2015 hubo 85,201 muertes por cáncer en México, con una tasa global estimada de 70.5/10 5 (hombres 70.6/10 5 y mujeres 70.1/10 5 ).Del año 2010 al 2015, la tasa de mortalidad general por cáncer se incrementó un 5.4%, de 66.6/10 5 a 70.5/10 5 .Los cinco primeros tipos de cáncer causas de muerte fueron: de próstata 10.9/10 5 , de mama 10.1/10 5 , cáncer cervicouterino 6.4/10 5 , de pulmón 5.7/10 5 y de hígado 5.2/10 5 .Las tasas de mortalidad por cáncer de pulmón y cervical han disminuido desde el año 2000.Conclusiones: Las tasas de mortalidad por cáncer siguen aumentando en México, sin embargo, la tasa de algunos tipos de cáncer comienza a estabilizarse.El cáncer de próstata es la principal causa de muerte por cáncer en México.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».