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Enregistrement W3143911291 · doi:10.1200/go.20.00574

Epidemiologic Pattern of Cancer in Kathmandu Valley, Nepal: Findings of Population-Based Cancer Registry, 2018

2021· article· en· W3143911291 sur OpenAlexaff
Ranjeeta Subedi, Meghnath Dhimal, Atul Budukh, Sandhya Chapagain, Pradip Gyanwali, Bishal Gyawali, Uma Kafle Dahal, Rajesh Dikshit, Anjani Kumar Jha

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMinistry of Health and PopulationCentre International de Recherche sur le Cancer
Mots-clésCancer registryMedicinePopulationCancerLung cancerDemographyIncidence (geometry)ResidenceMortality rateEnvironmental healthSurgeryOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Although cancer is an important and growing public health issue in Nepal, the country lacked any population-based cancer registry (PBCR) until 2018. In this study, we describe the establishment of the PBCR for the first time in Nepal and use the registry data to understand incidence, mortality, and patterns of cancer in the Kathmandu Valley (consisting of Kathmandu, Lalitpur, and Bhaktapur districts), which comprises 10.5% of the estimated 29 million population of Nepal in 2018. MATERIALS AND METHODS: The PBCR collects information from facilities and communities through the active process. The facilities include cancer or general hospitals, pathology laboratories, hospice, and Ayurvedic centers. In the communities, the field enumerators or female community health volunteers collected the data from the households. In addition, the Social Security and Nursing Division under the Department of Health Services, which provides subsidy for cancer treatment of underprivileged patients, was another major source of data. The collected data were verified for residence, accuracy, and completeness and then entered and analyzed using CanReg5 software. RESULTS: In the Kathmandu Valley, the PBCR registered 2,156 new cancer cases with overall age-adjusted incidence rate for all cancers of 95.7 per 100,000 population (95.3 for males and 98.1 for females). The age-adjusted mortality rate for males was 36.3 (n = 365) and for females 27.0 (n = 305) per 100,000 population. We found that the commonest cancers in males were lung and stomach, whereas in females, they were breast and lung cancer. Gallbladder cancer was among the top five common cancers in both sex. CONCLUSION: These findings provide a milestone to understand the cancer burden in the country for the first time using the PBCR and will be helpful to develop and prioritize cancer control strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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