Targeted literature review of the global burden of gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
Gastric cancer (GC) and gastroesophageal junction cancers (GEJCs) are the third leading cause of cancer-related death worldwide. Although several studies have evaluated the epidemiology and management of GC and GEJC, to our knowledge, no global estimates of the economic burden of GC and GEJC have yet been reported. This targeted literature review was conducted to summarise the epidemiology and management of GC and GEJC and to estimate its global economic and humanistic burden. The incidence of GC and GEJC is highest in Eastern Asia, several South and Central American countries and Central and Eastern Europe and lowest in North America and Africa. Prognosis is generally poor; the global 5-year survival rate is 5%-10% in advanced stages. Patients with GC and GEJC have more severe symptoms compared with patients with other cancers, and health-related quality of life (HRQoL) worsens as the disease progresses. Given the rapid progression of GC and GEJC at advanced stages, chemotherapy, despite its toxicity, improves HRQoL compared with best supportive care. The costs of GC/GEJC are generally higher than for other cancers; in the US, the average annual cost per patient between 1998 and 2003 was 46,501 USD, compared with 29,609 USD and 35,672 USD for colorectal and lung cancer, respectively. Based on the 2012 incidence data and average costs per patient, estimates of the annual financial burden of GC and GEJC revealed great regional differences. Japan and Iran had the highest (8,492 million USD) and lowest (27 million USD) costs for 2017, respectively, while the estimate for the US was 3,171 million USD. The overall annual cost of GC and GEJC estimated for 2017 in a geographic area including Europe (France, Germany, Italy, Spain and the UK), Asia (Iran, Japan and China), North America (Canada and the US) and Australia was 20.6 billion USD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».