The Disease and Economic Burdens of Esophageal Cancer in China from 2013 to 2030: Dynamic Cohort Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Esophageal cancer (EC) is the sixth leading cause of tumor-related deaths worldwide. Estimates of the EC burden are necessary and could offer evidence-based suggestions for local cancer control. OBJECTIVE: The aim of this study was to predict the disease burden of EC in China through the estimation of disability-adjusted life years (DALYs) and direct medical expenditure by sex from 2013 to 2030. METHODS: A dynamic cohort Markov model was developed to simulate EC prevalence, DALYs, and direct medical expenditure by sex. Input data were collected from the China Statistical Yearbooks, Statistical Report of China Children's Development, World Population Prospects 2019, and published papers. The JoinPoint Regression Program was used to calculate the average annual percentage change (AAPC) of DALY rates, whereas the average annual growth rate (AAGR) was applied to analyze the changing direct medical expenditure trend over time. RESULTS: From 2013 to 2030, the predicted EC prevalence is projected to increase from 61.0 to 64.5 per 100,000 people, with annual EC cases increasing by 11.5% (from 835,600 to 931,800). The DALYs will increase by 21.3% (from 30,034,000 to 36,444,000), and the years of life lost (YLL) will account for over 90% of the DALYs. The DALY rates per 100,000 people will increase from 219.2 to 252.3; however, there was a difference between sexes, with an increase from 302.9 to 384.3 in males and a decline from 131.2 to 115.9 in females. The AAPC was 0.8% (95% CI 0.8% to 0.9%), 1.4% (95% CI 1.3% to 1.5%), and -0.7% (95% CI -0.8% to -0.7%) for both sexes, males, and females, respectively. The direct medical expenditure will increase by 128.7% (from US $33.4 to US $76.4 billion), with an AAGR of 5.0%. The direct medical expenditure is 2-3 times higher in males than in females. CONCLUSIONS: EC still causes severe disease and economic burdens. YLL are responsible for the majority of DALYs, which highlights an urgent need to establish a beneficial policy to reduce the EC burden.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».