Similarities and disparities in cancer burden among Arab world females.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer is the leading cause of increased morbidity and mortality worldwide. This work aims to study the Arab-world females' cancers (AFCs), the similarities and disparities from epidemiological, economic and development-indices points of view. MATERIALS AND METHODS: Descriptive - Analytical review of the 2018 Global Cancer Observatory concerning AFCs. Data on various cancers were compiled and compared among the countries in the regions and the world females' cancers (WFCs). RESULTS: A total estimate of 227,494 new AFCs; 2.64% of WFCs, with an average crude incidence rate of 111.7* and an age-standardized rate of 134.5*, compared to 228* and 182.6* of WFCs, respectively. Death cases estimated to be 122,903; 2.95% of WFCs, with an average crude mortality rate of 60.3* and age-standardizedrate of 75.4*, compared to 110.2* and 83.1* of WFCs, respectively. Five-year prevalent cases were 530,735; 2.33% of WFCs, with an average proportion of 260.5*, compared to 603.5* of WFCs. Mortality to Incidence Ratio was 0.54 (range 0.36 - 0.80), compared to 0.58, 0.52, 0.49 in the medium human development index, upper-middle-income countries and world countries, respectively. */100,000 population. CONCLUSIONS: Despite the demographic and cultural similarities among the Arab communities, there are apparent disparities in AFCs. A systematic approach is required to address these remarkable differences in cancer ranking and rates among Arab countries themselves and when compared to other world groups and nations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».