<p>Time Trends And Age-Period-Cohort Effects On The Incidence Of Gastric Cancer In Changle From 2003 To 2012</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although the incidence of gastric cancer in China has declined over the past decades, they were still much higher than the average of global. This aim of this study was to describe the trends and age-period-cohort effects on gastric cancer incidence from 2003 to 2012 in Changle and to explore the potential reason. MATERIALS AND METHODS: Data on patients with gastric cancer diagnosed between 2003 and 2012 were collected by the population-based Changle cancer registration (n=4111). Age-standardized incidence rates of gastric cancer were calculated and joinpoint regression was used to evaluate the trends of gastric cancer incidence. Time trends in gastric cancer incidence by the period of diagnosis and birth cohort were analyzed by sex. Age-period-cohort analysis was performed to investigate the independent effects of age, period of diagnosis and birth cohort among over 25-year-old residents. RESULTS: A steady downward trend was observed among men, with the incidence ranging from 96.15 per 100,000 in 2003 to 62.6 per 100,000 in 2012 (APC, -5.1%; 95% CI: -6.9 to -3.2%). A similarly declining trend was observed among women with the incidence ranging from 34.5 per 100,000 to 15.7 per 100,000 (APC, -5.7%; 95% CI: -9.3 to -2.0%). Age-period-cohort model of incidence rate showed increasing age effect and decreasing period of diagnosis effects in both men and women. Birth cohorts exhibited a decreasing trend in the incidence among women who were born after 1935 and men after 1940. CONCLUSION: Recent decreases in the incidence of gastric cancer were due to decreased period of diagnosis and cohort effects, which was attributed to the improvements in their lifestyle and habits.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».