Global Burden of Head and Neck Cancer: Economic Consequences, Health, and the Role of Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Objective We aimed to describe the mortality burden and macroeconomic effects of head and neck cancer as well as delineate the role of surgical workforce in improving head and neck cancer outcomes. Study Design Statistical and economic analysis. Setting Research group. Subjects and Methods We conducted a statistical analysis on data from the World Development Indicators and the 2016 Global Burden of Disease study to describe the relationship between surgical workforce and global head and neck cancer mortality‐to‐incidence ratios. A value of lost output model was used to project the global macroeconomic effects of head and neck cancer. Results Significant differences in mortality‐to‐incidence ratios existed between Global Burden of Disease study superregions. An increase of surgical, anesthetic, and obstetric provider density by 10% significantly correlated with a reduction of 0.76% in mortality‐to‐incidence ratio ( P <. 0001; adjusted R 2 = 0.84). There will be a projected global cumulative loss of $535 billion US dollars (USD) in economic output due to head and neck cancer between 2018 and 2030. Southeast Asia, East Asia, and Oceania will suffer the greatest gross domestic product (GDP) losses at $180 billion USD, and South Asia will lose $133 billion USD. Conclusion The mortality burden of head and neck cancer is increasing and disproportionately affects those in low‐ and middle‐income countries and regions with limited surgical workforces. This imbalance results in large and growing economic losses in countries that already face significant resource constraints. Urgent investment in the surgical workforce is necessary to ensure access to timely surgical services and reverse these negative trends.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».