Age-Related and Gender-Related Increases in Colorectal Cancer Mortality Rates in Brazil Between 1979 and 2015: Projections for Continuing Rises in Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Brazil is the largest country in South America. Although a developing nation, birth rates have been decreasing in the last few decades, while its overall population is undergoing lifestyle changes and ageing significantly. Moreover, Brazil has had increasingly high mortality rates related to colorectal cancer (CRC). Herein, we investigated whether the Brazilian population is exhibiting increasing mortality rates related to colon cancer (CC) or rectal cancer (RC) in recent years. METHODS: We examined data from the Brazilian Federal Government from 1979 to 2015 to determine whether CRC mortality and the population ageing process may be associated. RESULTS: Our mathematical modelling suggests that mortality rates related to CC and RC events in the Brazilian population may increase by 79% and 66% in the next 24 years, respectively. This finding led us to explore the mortality rates for both diseases in the country, and we observed that the highest levels were in the south and southeast regions from the year 2000 onwards. CC events appear to decrease life expectancy among people during their second decade of life in recent years, whereas RC events induced decreases in life expectancy in those aged >30 years. Additionally, both CC and RC events seem to promote significant mortality rates in the male population aged > 60 years and living in the southern states. CONCLUSION: Our dataset suggests that both CC and RC events may lead to a significantly increasing number of deaths in the Brazilian male population in coming years.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».