Projection du taux d’incidence du cancer et du nombre de nouveaux cas de cancer au Manitoba pour la période 2006-2025
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Projeter le fardeau du cancer est important pour l’évaluation des stratégies de prévention et la gestion prévisionnelle aux centres d’oncologie. Méthodologie Nous avons projeté le taux d’incidence du cancer et le nombre de cas de cancer pour la population du Manitoba à l’aide de projections démographiques provenant du Bureau des statistiques du Manitoba pour la période 2006-2025 et de données sur l’incidence du cancer issues du Registre du cancer du Manitoba pour la période 1976-2005. Les données ont été analysées au moyen d’une version modifiée du modèle âge-période-cohorte élaborée et évaluée dans les pays nordiques. Résultats Selon les projections, l’incidence globale du cancer au Manitoba ne devrait pas varier considérablement entre 2006 et 2025. L’incidence du cancer du poumon normalisée selon l’âge devrait diminuer, en particulier chez les hommes, ce qui met en évidence l’importance de la prévention en matière de tabagisme. Le nombre total de nouveaux cas de cancer par année devrait augmenter de 36 % pendant la période visée par les projections, une augmentation attribuable principalement aux changements démographiques. Conclusion La planification des ressources et des infrastructures devra tenir compte de l’augmentation prévue des cas de cancer, en lien avec l’accroissement de la population du Manitoba.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».