The descriptive epidemiology of age at colorectal cancer diagnosis in Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The optimal age for introducing colorectal cancer (CRC) screening remains controversial especially in low-and middle-income countries, where evidence is limited, and the CRC incidence appears to be gradually increasing. In this systematic review, we aimed to summarise the age profile of CRC cases at diagnosis on the African continent to inform the most appropriate age for CRC screening initiation. Methods: Four electronic databases: MEDLINE, Embase, Scopus and Web of Science were searched using relevant subject headings and keywords from 1 January 2012 to 22 September 2023. The third volume of the African Cancer Registry Network (AFCRN) report was also included. Studies of African populations reporting the age profiles of representative CRC patient populations were eligible for inclusion. Random effects meta-analysis was used to pool mean age at CRC diagnosis, and the proportions of early-onset CRC (EOCRC); <40 and <50 years old. Age-specific incidence rates and proportions of EOCRC were calculated from the AFCRN report. The study was registered with PROSPERO, CRD42020187538. Findings: Eighty-seven (87) studies reporting on 72,204 CRC cases from 24 African countries were included. The pooled mean age at CRC diagnosis was 53.5 years, with significant regional variations observed. The pooled proportion of EOCRC cases diagnosed <40 years old was 21% (95% confidence interval (CI): 18%-25%; n = 44 studies) and 38% for those <50 years old (95% CI 35%-41%; n = 41 studies). Estimated proportions of EOCRC from published studies and the AFCRN report were comparable. Interpretation: Whereas the incidence of CRC is still low in Africa, there is younger age at diagnosis and an overall high proportion of EOCRC. Future CRC screening programs on the continent may need to consider a lower CRC screening age compared to that used in Western countries where EOCRC appears to be less common. Funding: This work was funded by the Faculty of Medicine, Health and Life Sciences (FMHLS), Queen's University Belfast and the Department for the Economy, Northern Ireland in support of the doctoral degree of N.M.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».