Global Patterns and Trends in Pancreatic Cancer Incidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aim to provide a global geographical picture of pancreatic cancer incidence and temporal trends from 1973 to 2015 for 41 countries. METHODS: Joinpoint regression and age-period-cohort model was used. RESULTS: In 2012, the highest age-adjusted rate was in Central and Eastern Europe for males and North America for females. Most regions showed sex disparities. During the recent 10 years, increasing trends were observed in North America, Western Europe, and Oceania. The greatest increase occurred in France. For recent birth cohorts, cohort-specific increases in risk were pronounced in Australia, Austria, Brazil, Canada, Costa Rica, Denmark, Estonia, France, Israel, Latvia, Norway, Philippines, Republic of Korea, Singapore, Spain, Sweden, the Netherlands, United States, and US white male populations and in Australia, Austria, Brazil, Bulgaria, Canada, China, Czech Republic, Finland, France, Italy, Japan, Lithuania, Norway, Republic of Korea, Singapore, Spain, The Netherlands, United Kingdom, United States, and US white female populations. CONCLUSIONS: In contrast to the favorable effect of the decrease in smoking prevalence, other factors, including the increased prevalence of obesity and diabetes and increased physical inactivity, increased intake of red or processed meat and inadequate intake of fruits and vegetables are likely to have an unfavorable role in pancreatic cancer incidence worldwide.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».