Epidemiology of Pancreatic Cancer: Global Trends, Etiology and Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer is the seventh leading cause of cancer-related deaths worldwide. However, its toll is higher in more developed countries. Reasons for vast differences in mortality rates of pancreatic cancer are not completely clear yet, but it may be due to lack of appropriate diagnosis, treatment and cataloging of cancer cases. Because patients seldom exhibit symptoms until an advanced stage of the disease, pancreatic cancer remains one of the most lethal malignant neoplasms that caused 432,242 new deaths in 2018 (GLOBOCAN 2018 estimates). Globally, 458,918 new cases of pancreatic cancer have been reported in 2018, and 355,317 new cases are estimated to occur until 2040. Despite advancements in the detection and management of pancreatic cancer, the 5-year survival rate still stands at 9% only. To date, the causes of pancreatic carcinoma are still insufficiently known, although certain risk factors have been identified, such as tobacco smoking, diabetes mellitus, obesity, dietary factors, alcohol abuse, age, ethnicity, family history and genetic factors, Helicobacter pylori infection , non-O blood group and chronic pancreatitis. In general population, screening of large groups is not considered useful to detect the disease at its early stage, although newer techniques and the screening of tightly targeted groups (especially of those with family history), are being evaluated. Primary prevention is considered of utmost importance. Up-to-date statistics on pancreatic cancer occurrence and outcome along with a better understanding of the etiology and identifying the causative risk factors are essential for the primary prevention of this disease. World J Oncol. 2019;10(1):10-27 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1166
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».