Estimates of cancer burden in Umbria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aims and background Model-based estimates and projections of epidemiological indicators related to cancer are important tools to support public health policies and planning. The aim of the present study is to produce projections of cancer incidence, mortality and prevalence for the Umbria region (900,000 inhabitants) in central Italy. Methods The estimations were obtained by applying the MIAMOD method, a statistical back-calculation approach to derive incidence and prevalence figures starting from mortality and relative survival data. Published data from the Italian cancer registries were modeled in order to estimate regional cancer survival. Estimated incidence rates were validated with observed incidence rates obtained from the Umbria regional cancer registry. Results The most frequent cancer sites estimated were colon-rectum, prostate and breast in women, with 970, 615 and 729 new diagnoses, respectively, in 2012. The incidence rates were increasing for female lung cancer, male colorectal cancer, and melanoma. By contrast, the rates have been declining for cervix and stomach cancer. For lung cancer and prostate cancer in men and colorectal cancer in women the rates increased, reaching a peak in different periods, and then decreased. The incidence rates of breast cancer rose, reaching a plateau in the mid 2010s. Favorable mortality trends were predicted for all cancers except skin melanoma and lung cancer in women. The prevalence of cancer was increasing with the only exception of cervical cancer in women and lung cancer in men in the most recent estimation period. Conclusion The scenario found for cancer incidence and prevalence was largely influenced by screening activities, so that increasing or stable incidence rates may reflect active preventive efforts. Aging, screening, and more complex and costly treatments pose a problem of sustainability and selection of interventions to the regional oncology system. Evaluation of effectiveness of intervention and cost-benefit analyses will be important to ensure cancer control in the future.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle