Cancer Burden Among Arab World Males in 2020: The Need for a Better Approach to Improve Outcome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cancer is a leading cause of increased morbidity and mortality worldwide. This work aims to study the Arab world males' cancers (AMCs) and the similarities and disparities with the world males' cancers (WMCs) from different burden points of view. MATERIALS AND METHODS: A descriptive review of the 2020 Global Cancer Observatory revealed AMCs compared with the 2020 WMCs and the 2018 AMCs. Data on the top 27 AMCs were compared among the region's countries and the world groups. RESULTS: In 2020, a total estimate of 217,203 new AMCs, 2.2% of WMCs, with an average age-standardized rate of 133.5/100,000 population, compared with 222/100,000 population of WMCs, was observed. Death estimates were 148,395, 2.7% of WMCs, with an average age-standardized rate of 95/100,000 population, compared with 120.8/100,000 population of WMCs. The five-year prevalence was observed in 442,014, 1.8% of WMCs. The average AMC mortality to incidence ratio (MIR) was 0.68, compared with 0.55 in WMCs and 0.54 in Arab females. Lung cancer was the top in incidence and mortality, whereas penile cancer was the lowest. The range of MIRs among the 27 cancer types was 0.19-0.96. CONCLUSION: The descriptive review of the 2020 males' cancers in the Arab world revealed a relatively high MIR, compared with males' cancers worldwide and the females' cancers in the Arab world. This requires further evaluation to discern the underlying causes and address them systematically. More cancer control actions are warranted.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».