Trends in the Incidence of Cancer Among Adolescent and Young Adults in Alberta, 1983–2017: A Population-Based Study Using Cancer Registry Data
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To describe the cancer incidence burden and trends among adolescent and young adults (AYAs) in Alberta, Canada over a 35-year period. Methods: We obtained data from the Alberta Cancer Registry on all first primary cancers, excluding non-melanoma skin cancer, diagnosed at ages 15–39 years among residents in Alberta from 1983 to 2017. Cancers were classified by using Barr's AYA cancer classification system. Age-standardized incidence rates (ASIR) and the average annual percentage change (AAPC) in incidence rates were calculated. Statistically significant changes in the AAPC during the study period were assessed using Joinpoint regression. Results: Overall, 23,652 incident cases of AYA cancer were diagnosed in Alberta. Females accounted for ∼60% of the diagnoses. AYA cancer increased significantly over the study period overall (AAPC: 0.5%; 95%CI: 0.3%–0.7%), for each sex (AAPC male : 0.7%; 95%CI: 0.4%–0.9%; AAPC female : 0.4%; 95%CI: 0.2%–0.6%), and among male and female 20–39 year-olds. Although statistically significant increases were observed in 11 out of 29 cancer sites for at least a portion of the study period, with significant AAPCs ranging from 0.8% (95%CI: 0.01%–1.5%) to 6.6% (95%CI: 4.6%–8.5%), the main driver was thyroid cancer (AAPC: 3.7%; 95%CI: 3.2%–4.2%). Statistically significant decreases were observed for six cancer sites, with AAPCs ranging from −6.4% (95%CI: −8.7% to −4.1%) to −1.1% (95%CI: −1.8% to −0.5%). Conclusions: There is a growing cancer burden among AYAs in Alberta, which is driven primarily by thyroid cancer and early-onset cancers in males. These results highlight the need for etiological studies and tertiary strategies to prevent and mitigate morbidity and mortality in the AYA population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | low |
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».