Stomach Cancer Incidence and Mortality Trends among Circumpolar Nations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stomach cancer incidence and mortality rates are declining across circumpolar nations, but the burden may not be distributed equally across subpopulations, including Indigenous peoples. Our objective was to examine stomach cancer incidence and mortality trends across circumpolar populations. METHODS: Cancer incidence and mortality data from 1999-2016 were obtained from the Canadian Cancer Registry, Canadian Vital Statistics, CDC WONDER, NORDCAN, Northwestern Russian cancer registries, and National Cancer Reports. The direct method was used to calculate 10-year rolling age-standardized incidence and mortality rates to the world (WHO 2000-2025) and 2011 Canadian standard populations. Standardized incidence rate ratios (SRR) were calculated. Data were stratified by sex, year, and region. U.S. data were broken down by race [White; American Indian/Alaska Native (AIAN)]. Race data were not available from non-U.S. cancer registries. RESULTS: Most populations showed declining incidence and mortality rates over time. Incidence rates among Greenland males and females, Alaska AIAN males and females, and Northern Canadian both sexes were elevated compared with regional counterparts and remained stable. The largest male SRR was observed among Alaska AIAN versus Alaska Whites [SRR = 3.82; 95% confidence interval (95% CI), 2.71-5.37]. The largest female SRR was observed among Alaska AIAN versus Alaska Whites (SRR = 4.10; 95% CI, 2.62-6.43). CONCLUSIONS: Despite stomach cancer incidence and mortality rates declining overall, some northern and Indigenous populations experience elevated and stable incidence and mortality rates. IMPACT: There is a need to address disparities observed among circumpolar subpopulations. Given similarities in incidence, mortality, and risk factor prevalence across circumpolar regions, addressing disparities could benefit from coordinated international action.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».