Colorectal Cancer Epidemiology in Tanzania: Patterns in Relation to Dietary and Lifestyle Factors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic noncommunicable diseases are increasingly captured as contributing to morbidity and mortality in low and middle income countries. Aim: This study aimed to investigate the epidemiology of colorectal cancer and the potential modifiable local risk factors in Tanzania. Methods: A cross sectional retrospective chart audit study was conducted to establish the pattern and distribution of colorectal cancer, The Food Frequency Questionnaire and the Step® survey tool were used to collect data. Descriptive statistics, χ2 tests, and regression analysis were used and augmented by data visualization to display risk variable differences. Results: Tanzania's colorectal cancer incidence has increased six times in the last decade in which major towns and cities of Dar es Salaam (20.2 per 100,000), Pwani (7.2 per 100,000), Kilimanjaro (4.4 per 100,000), Arusha (4.2 per 100,000), and Morogoro (3.6 per 100,000) had the highest percentage. This study reported that, almost 45% of the participants were hypertensive. Two major dietary patterns, namely “healthy” and “western”, existed among the study sample. Obesity was found in 25% of participants, whereas overweight was present in 28%; of note, the prevalence was higher in females (26.9%) than in males (23.6%) respectively. The prevalence of alcohol consumption was 21.5%, with a significantly lower rate of smoking (12.2%) noted within the study subjects. Both alcohol consumption and tobacco smoking were more common in men than women (22.7 vs. 20.6% and 24.5 vs. 3.2%, respectively). The prevalence of vigorous, moderate, and low physical activity for both sexes was 18.6%, 54.1% and 42.3%, respectively. Conclusion: Evidence from this study demonstrate that, like other NCDs CRC is increasing in Tanzania. Colon cancer is increasing at higher rate than rectal cancer seeming to align with change in lifestyle. Major towns and cities had the highest share of CRC patients. Diet, obesity, tobacco smoking, alcohol consumption, and sedentary behavior have potential role to play in the rising trend of CRC and other NCDs. We recommend a large longitudinal study with robust methodology which can establish cause and effect relationships between specific lifestyle behaviors and the incidence of colorectal 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».