Demographic trends in the incidence of young-onset colorectal cancer: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence is emerging that the incidence of colorectal cancer is increasing in young adults, but the descriptive epidemiology required to better understand these trends is currently lacking. METHODS: A population-based cohort study was carried out including all adults aged 20-49 years diagnosed with colorectal cancer in England between 1974 and 2015. Data were extracted from the National Cancer Registration and Analysis Service database using ICD-9/10 codes for colorectal cancer. Temporal trends in age-specific incidence rates according to sex, anatomical subsite, index of multiple deprivation quintile and geographical region were analysed using Joinpoint regression. RESULTS: A total of 56 134 new diagnoses of colorectal cancer were analysed. The most sustained increase in incidence rate was in the group aged 20-29 years, which was mainly driven by a rise in distal tumours. The magnitude of incident rate increases was similar in both sexes and across Index of Multiple Deprivation quintiles, although the most pronounced increases in incidence occurred in the southern regions of England. CONCLUSION: Colorectal cancer should no longer be considered a disease of older people. Changes in incidence rates should be used to inform future screening policy, preventative strategies and research agendas, as well as increasing public understanding that younger people need to be aware of the symptoms of colorectal cancer.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».