Global, Regional and National Burden of Bladder Cancer, 1990 to 2016: Results from the GBD Study 2016
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Bladder cancer is among the leading causes of cancer death worldwide. Data on the bladder cancer burden are valuable for policy-making. We aimed to estimate the burden of bladder cancer by country, age group, gender and sociodemographic status between 1990 and 2016. MATERIALS AND METHODS: Data from vital registration systems and cancer registries were the input to estimate the bladder cancer burden. Mortality was estimated in an ensemble model approach, incidence was estimated by dividing mortality by the mortality-to-incidence ratio and prevalence was estimated using the mortality-to-incidence ratio as a surrogate for survival. We modeled the years lived with disability using disability weights of bladder cancer sequelae. Years of life lost were calculated by multiplying the number of deaths by age by the standard life expectancy at that age. Disability adjusted life-years were calculated by summing the years lived with disability and the years of life lost. Moreover, we also estimated the burden attributable to bladder cancer risk factors, smoking and high fasting plasma glucose using the comparative risk assessment framework of the Global Burden of Disease study. RESULTS: In 2016 there were 437,442 incident cases (95% UI 426,709-447,912) of bladder cancer with an age standardized incidence rate of 6.69/100,000 (95% UI 6.52-6.85). Bladder cancer led to 186,199 deaths (95% UI 180,453-191,686) in 2016 with an age standardized rate of 2.94/100,000 (95% UI 2.85-3.03). Bladder cancer was responsible for 3,315,186 disability adjusted life-years (95% UI 3,193,248-3,425,530) in 2016 with an age standardized rate of 49.45/100,000 (95% UI 47.68-51.11). Of bladder cancer deaths 26.84% (95% UI 19.78-33.91) and 7.29% (95% UI 1.49-16.19) were due to smoking and high fasting glucose, respectively, in 2016. CONCLUSIONS: Although the number of bladder cancer incident cases is growing globally, the age standardized incidence and number of deaths are decreasing, as mirrored by a decreasing smoking contribution.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».