Breast Cancer in Europe: Epidemiology, Risk Factors, Policies and Strategies. A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in European women, accounting for 28.8% of the total number of cancer diagnosis in Europe. Over the past few decades, several factors have led to remarkable improvements in overall breast cancer outcomes in Europe, such as early detection, screening, and progresses in treatment. However, breast cancer remains the most common cancer in females in Europe, yet more there is an increase in the incidence and mortality rates in some European countries. This research summarizes the current status of breast cancer in Europe, including epidemiology, risk factors, policies, and strategies. The results can help to better identify this health problem, which could help in developing better breast cancer control or prevention strategies and policies. METHODS: A literature review was conducted using five electronic databases (PubMed, Google Scholar, ProQuest, Eurostat, BioMed) and the European Commission reports for studies that reported on epidemiology and risk factors of breast cancer, or policies and strategies that target it in Europe. In addition, the Social Ecological Model (SEM) was used in categorizing the breast cancer risk factors into different levels. RESULTS: Europe and North America have the highest rate of breast cancer globally. Incidence and prevalence of breast cancer vary across Europe, and so does its mortality rates. Breast cancer was found to be associated with a number of risk factors, including but not limited to aging, use of hormone therapy, older age at the first birth, and smoking which are common in Europe. Cancer in general, and breast cancer have attracted specific attention, and the European Union has focused many of the resources and expertise on the topic. CONCLUSION & RECOMMENDATIONS: Breast cancer remains a major public health issue in Europe, despite the efforts and actions being taken. Therefore, current efforts against breast cancer in Europe need to be revisited and improved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».