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Enregistrement W4205374794 · doi:10.47363/jonrr/2021(2)126

Higher and Increasing Incidence of Cancer between the Age of 20-49 Years in the UAE Population; A Focus Analysis of the UAE National Cancer Registry Data 2015-2017

2021· article· en· W4205374794 sur OpenAlexaboutno aff
Humaid O. Al‐Shamsi

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Research Review & Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Cancer registryMedicineDemographyCancerPopulationBreast cancerColorectal cancerChristian ministryCancer incidenceCancer preventionEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is accumulating evidence that cancer incidence is increasing in younger adults. An earlier report indicating a higher incidence of breast and colorectal cancer in the younger population in the UAE. Open access data from the UAE National Cancer Registry (UAE-NCR) from the Ministry of Health and Prevention (MOHAP) for 2017 were extracted. Estimated data from the International. Agency for Research on Cancer ( IARC ) for Saudi Arabia, Canada, United Kingdom, China, and India for the year 2020 were also extracted and analyzed. When analyzing the 2017 UAE published data with restriction to the age group between 20-49 years of age for both UAE citizens and Non-UAE citizens, The data indicates that, the percentage of cancer incidence in this age group was 45.4% from total number of new malignant cancer cases in 2017, compared with 42.4% in 2015 and 42.7% in 2016. In females the percentage of cancer incidence in this age group was 51.3% from total number of new malignant cancer cases among females in 2017, and 38.3% among males in the same year, compared with 2016 data (49.5% among females and 34.9% among males) and 2015 data (49.9% among females and 34.1% among males), data indicates that, there is a clear trend for an increase in the incidence annual percent change in this age group by 3% (from 42.4% in 2015 to 45.4% in 2017). This increased persisted regardless of sex (males increased incidence by 4.2% from 34.1 % in 2015 to 38.3% in 2017 while in females increased incidence by 1.4% from 49.9% to 51.3%), which more females were diagnosed with cancer at the age of 20-49 than males between 2015 and 2017.When re-analyzing the 2017 data and restriction to the UAE citizens population only with the age group of 20-49, the percentage of cancer incidence remains high at 37.2% (42.4% among females and 28.9% among males). The percentage of cancer incidence in this age group between 20-49 years of age in Saudi Arabia is 39.49% which is comparable to the UAE, yet these incidence rates are extremely high compared with the following countries; Canada 8% (p < 0.005), USA 8.75% (p < 0.005) , United Kingdom 8.33% (p < 0.005), China 16.15% (p < 0.005) and India 26.75% (p < 0.005). The current data indicated an increase in the cancer incidence in the UAE in the age group of 20 – 49 years of age. The incidence is alarming and requires focused research to address potential risk factors. Cancer screening is a vital component in reducing cancer mortality, yet utility and cost-effectiveness has not been evaluated fully in the younger population. UAE-based research to evaluate screening due to the higher incidence may be required to be addressed. A more collaborative regional and global effort is a must to address this global alarming phenomenon.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,380
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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