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Enregistrement W2963442044 · doi:10.18502/ijph.v48i7.2948

Breast Cancer in Megapolises of Kazakhstan: Epidemiological Assessment of Incidence and Mortality

2020· article· en· W2963442044 sur OpenAlexaboutno aff
Nurbek Igissinov, Assem Toguzbayeva, Botagoz Turdaliyeva, Gulnur Igissinova, Zarina Bilyalova, Gulnur Akpolatova, Murat Vansvanov, Dinar Tarzhanova, Akmaral Zhantureyeva, Marina Zhanaliyeva, Aigul Almabayeva, Alikhan Tautayev

Notice bibliographique

RevueIranian Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyMedicineIncidence (geometry)Breast cancerPopulationStandardized mortality ratioCancerDiseaseMortality rateDemographyGynecologyPediatricsSurgeryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Breast cancer is the most common malignant disease among the female population of Kazakhstan like in many developed countries of the world (Canada, UK, US, Western Europe), and it accounts for every 5th tumor. We aimed to assess the epidemiological aspects of breast cancer incidence and mortality among Almaty and Astana (Now Nur-Sultan), Kazakhstan residents in 2009-2018. Methods: A retrospective study using modern descriptive and analytical methods of epidemiology was conducted to evaluate the breast cancer incidence and mortality in megapolises of Kazakhstan. Results: The average annual age-standardized incidence rate of breast cancer amounted to 61.90/0000 (95% CI=56.2-67.6) in Almaty and 61.20/0000 (95% CI=56.765.7) in Astana. The average age-standardized mortality was 19.20/0000 (95% CI=17.3-21.1) in Almaty and 19.30/0000 (95% CI=17.1-21.4) in Astana. The standardized incidence in the megapolises tended to increase (Тgr=+0.8% in Almaty and Тgr=+1.4% in Astana), while the mortality was decreasing (Тdec=−4.2% in Almaty and Тdec=−1.1% in Astana). According to the component analysis, the growth in the number of breast cancer cases was due to a population increase (ΔP=+130.4% in Almaty and ΔP=+93.2% in Astana), with a notable decrease of factors related to the risk of getting sick (ΔR=−27.9% in Almaty, ΔR=−6.1% in Astana). Conclusion: This is the first epidemiological study to assess the changes in incidence and mortality from breast cancer in megapolises of Kazakhstan because of screening. The results of this study can be used to improve the government program to combat breast cancer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,291
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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