Premature Mortality Due to Malignancies of the Kidney and Bladder in Japan, 1980–2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the present study, we examined the trends of premature mortality due to kidney and bladder cancers among the Japanese population from 1980 through 2010. METHODS: Mortality data were obtained from the World Health Organization mortality database. Years of life lost (YLL) was estimated using Japanese life tables. Average lifespan shortened (ALSS) was calculated and defined as the ratio of years of life lost relative to the expected lifespan. RESULTS: Over the study period, the age-standardized rates to the World Standard Population for deaths from kidney and bladder cancers were stable. The average years of life lost (AYLL) measure shows decreases of about 4 and 6 years of life for kidney cancer in men and women, respectively, and decreases of about 2 years of life for bladder cancer in both sexes. The ALSS shows that patients with kidney cancer lost 21.0% and 24.7% of their lifespan among men and women in 1980, whereas respective losses were 15.3% and 15.8% in 2010. Also, patients with bladder cancer on average lost 13.5% in men and 14.2% in women in 1980 and 10.8% in men and 11.1% in women in 2010. CONCLUSIONS: Our study shows favorable trends in premature mortality for kidney and bladder cancers in Japan over a 30-year period; however, patients with bladder cancer on average lost a smaller proportion of their lifespan compared to those with kidney cancer. The development of a novel ALSS measure is convenient in examination of the burden of premature mortality over time.
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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 | 0,001 |
| 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 ».