Cancer Burden Among Arab-World Females in 2020: Working Toward Improving Outcomes
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
PURPOSE: Cancer is the leading cause of morbidity and mortality worldwide. This work presents the Arab-world females' cancers (AFCs) statistics in 2020, compared with the 2018 AFCs statistics, the Arab-world male cancers statistics, and the world females' cancers (WFCs) statistics in 2020. This can help set the stage for a better policy for cancer control programs and improve outcomes. MATERIALS AND METHODS: A descriptive review of the 2020 Global Cancer Observatory concerning AFCs was performed. Data on various cancers were compiled and compared among the countries in the region and WFCs. RESULTS: A total estimate of 244,317 new cases and 132,249 deaths is reported in AFCs; representing 2.65% and 2.99% of WFCs, respectively, with an average crude incidence/mortality ratio of 116.2 (/100,000 population)/62.9 (/100,000 population) and an age-standardized incidence/mortality ratio of 137.7(/100,000 population)/77.2(/100,000 population) compared with 238.8(/100,000 population)/114.6(/100,000 population) and 186(/100,000 population)/84.2(/100,000 population) of WFCs, respectively. Five-year prevalent cases were 585,295; 2.28% of WFCs. In comparison to males, females accounted for 47.8% of the whole population, 52.9% in incidence, 46.9% in mortality, and 56.9% in the prevalence of patients with cancer. Mortality-to-incidence ratio (MIR) was 0.54 (range 0.39-0.62 in Arab countries, compared with 0.48 globally), and it ranged from 0.14 to 0.97 in the 30 AFC types. Breast cancer was the most common cancer in incidence and mortality, with an MIR of 0.39. CONCLUSION: The 2020 descriptive analysis of the females' cancers in the Arab world revealed a relatively high MIR compared with females' cancers worldwide; a lower MIR compared with the males; and comparable MIR to 2018 one. We call for more in-depth studies to determine the causes of these differences that might translate into actionable interventions and better outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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