Mortality and years of life lost due to breast cancer attributable to physical inactivity in the Brazilian female population (1990–2015)
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were as follows: to estimate the mortality and years of life lost, assessed by disability-adjusted life years (DALYs), due to breast cancer attributable to physical inactivity in Brazilian women; to compare the estimates attributable to physical inactivity and to other modifiable risk factors; and to analyse the temporal evolution of these estimates within Brazilian states over 25 years (1990-2015), compared with global estimates. Databases from the Global Burden of Disease Study for Brazil, Brazilian states, and other parts of the world were used. Physical inactivity has contributed to a substantial number of deaths (1990: 875; 2015: 2,075) and DALYs (1990: 28,089; 2015: 60,585) due to breast cancer in Brazil. Physical inactivity was responsible for more deaths and DALYs (~12.0%) due to breast cancer than other modifiable risk factors (~5.0%). The Brazilian states with better socioeconomic indicators had higher age-standardized rates of mortality and morbidity due to breast cancer attributable to physical inactivity. From 1990 to 2015, mortality due to breast cancer attributable to physical inactivity increased in Brazil (0.77%; 95%U.I.: 0.27-1.47) and decreased (-2.84%; 95%U.I.: -4.35 - -0.10) around the world. These findings support the promotion of physical activity in the Brazilian female population to prevent and manage breast cancer.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».