Burden of Tobacco-related Cancers in India and its States, 2015-2025
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco use is a significant contributor to the cancer burden, which is preventable. It relates to around a quarter to two-third of cancers in males and up to half in females. For planning and effective implementation of anti-tobacco programmes, the knowledge of burden of tobacco-related cancers (TRCs) is essential. This paper assesses and projects the burden of TRCs in India and its States for the period 2015-2025 by using the data of National Cancer Registry Programme (NCRP) of Indian Council of Medical Research (ICMR). Cancer incidence rates generated by Population-Based Cancer Registries under the NCRP and population of India and its States as projected by the Registrar General of India formed the sources of data for this study. The best possible assessment of incidence rates was made for the States and Union Territories using the limited data available. The regression method was applied to assess the trend and project the rates for the study period. Overall burden of TRCs in India was estimated at about 365 thousand in 2015 and projected to increase to 506 thousand by 2025, an increase of more than one-third. A sizeable portion of this burden is due to tobacco use in men. Analysis showed regional diversity in the burden of diverse types of TRCs. There is an urgent need to initiate focused tobacco prevention measures to combat this threat.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».