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Enregistrement W3163165735 · doi:10.2196/22160

Burden of Cervical Cancer in the Eastern Mediterranean Region During the Years 2000 and 2017: Retrospective Data Analysis of the Global Burden of Disease Study

2021· article· en· W3163165735 sur OpenAlexaffvenue
Fereshteh Safaeian, Shidrokh Ghaemimood, Ziad El‐Khatib, Sahba Enayati, Roksana Mirkazemi, Bruce Reeder

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCervical cancerMedicinePer capitaDemographyPopulationGross domestic productMortality rateDisease burdenEcological studyCancerEnvironmental healthSurgeryEconomic growthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cervical cancer is a growing health concern, especially in resource-limited settings. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the burden of cervical cancer mortality and disability-adjusted life years (DALYs) in the Eastern Mediterranean Region (EMR) and globally between the years 2000 and 2017 by using a pooled data analysis approach. METHODS: We used an ecological approach at the country level. This included extracting data from publicly available databases and linking them together in the following 3 steps: (1) extraction of data from the Global Burden of Disease (GBD) study in the years 2000 and 2017, (2) categorization of EMR countries according to the World Bank gross domestic product per capita, and (3) linking age-specific population data from the Population Statistics Division of the United Nations (20-29 years, 30-49 years, and >50 years) and GBD's data with gross national income per capita and globally extracted data, including cervical cancer mortality and DALY numbers and rates per country. The cervical cancer mortality rate was provided by the GBD study using the following formula: number of cervical cancer deaths × 100,000/female population in the respective age group. RESULTS: The absolute number of deaths due to cervical cancer increased from the year 2000 (n=6326) to the year 2017 (n=8537) in the EMR; however, the mortality rate due to this disease decreased from the year 2000 (2.7 per 100,000) to the year 2017 (2.5 per 100,000). According to age-specific data, the age group ≥50 years showed the highest mortality rate in both EMR countries and globally, and the age group of 20-29 years showed the lowest mortality rate both globally and in the EMR countries. Further, the rates of cervical cancer DALYs in the EMR were lower compared to the global rates (2.7 vs 6.8 in 2000 and 2.5 vs 6.8 in 2017 for mortality rate per 100,000; 95.8 vs 222.2 in 2000 and 86.3 vs 211.8 in 2017 for DALY rate per 100,000; respectively). However, the relative difference in the number of DALYs due to cervical cancer between the year 2000 and year 2017 in the EMR was higher than that reported globally (34.9 vs 24.0 for the number of deaths and 23.5 vs 18.1 for the number of DALYs, respectively). CONCLUSIONS: We found an increase in the burden of cervical cancer in the EMR as per the data on the absolute number of deaths and DALYs. Further, we found that the health care system has an increased number of cases to deal with, despite the decrease in the absolute number of deaths and DALYs. Cervical cancer is preventable if human papilloma vaccination is taken and early screening is performed. Therefore, we recommend identifying effective vaccination programs and interventions to reduce the burden of this disease.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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