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Enregistrement W3036033661 · doi:10.1186/s40164-020-00170-6

Leukemia incidence trends at the global, regional, and national level between 1990 and 2017

2020· article· en· W3036033661 sur OpenAlexaff
Ying Dong, Oumin Shi, Quan-Xiang Zeng, Xiaoqin Lu, Wei Wang, Yong Li, Qi Wang

Notice bibliographique

RevueExperimental Hematology and Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensOntario Medical Association
Organismes subventionnairesDepartment of Education of Guizhou ProvinceGuizhou Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineLeukemiaIncidence (geometry)Myeloid leukemiaChronic lymphocytic leukemiaInternal medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Leukemias are a group of life-threatening malignant disorders of the blood and bone marrow. The incidence of leukemia varies by pathological types and among different populations. METHODS: We retrieved the incidence data for leukemia by sex, age, location, calendar year, and type from the Global Burden of Disease online database. The estimated average percentage change (EAPC) was used to quantify the trends of the age-standardized incidence rate (ASIR) of leukemia from 1990 to 2017. RESULTS: Globally, while the number of newly diagnosed leukemia cases increased from 354.5 thousand in 1990 to 518.5 thousand in 2017, the ASIR decreased by 0.43% per year. The number of acute lymphoblastic leukemia (ALL) cases worldwide increased from 49.1 thousand in 1990 to 64.2 thousand in 2017, whereas the ASIR experienced a decrease (EAPC = - 0.08, 95% CI - 0.15, - 0.02). Between 1990 and 2017, there were 55, 29, and 111 countries or territories that experienced a significant increase, remained stable, and experienced a significant decrease in ASIR of ALL, respectively. The case of chronic lymphocytic leukemia (CLL) has increased more than twice between 1990 and 2017. The ASIR of CLL increased by 0.46% per year from 1990 to 2017. More than 85% of all countries saw an increase in ASIR of CLL. In 1990, acute myeloid leukemia (AML) accounted for 18.0% of the total leukemia cases worldwide. This proportion increased to 23.1% in 2017. The ASIR of AML increased from 1.35/100,000 to 1.54/100,000, with an EAPC of 0.56 (95% CI 0.49, 0.62). A total of 127 countries or territories experienced a significant increase in the ASIR of AML. The number of chronic myeloid leukemia (CML) cases increased from 31.8 thousand in 1990 to 34.2 thousand in 2017. The ASIR of CML decreased from 0.75/100,000 to 0.43/100,000. A total of 141 countries or territories saw a decrease in ASIR of CML. CONCLUSIONS: A significant decrease in leukemia incidence was observed between 1990 and 2017. However, in the same period, the incidence rates of AML and CLL significantly increased in most countries, suggesting that both types of leukemia might become a major global public health concern.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations348
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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