Global, regional, and national burden of cancers attributable to tobacco smoking in 204 countries and territories, 1990–2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancers are leading causes of mortality and morbidity, with smoking being recognized as a significant risk factor for many types of cancer. We aimed to report the cancer burden attributable to tobacco smoking by sex, age, socio-demographic index (SDI), and cancer type in 204 countries and territories from 1990 to 2019. METHODS: The burden of cancers attributable to smoking was reported between 1990 and 2019, based upon the Comparative Risk Assessment approach used in the Global Burden of Disease (GBD) study 2019. RESULTS: Globally, in 2019 there were an estimated 2.5 million cancer-related deaths (95% UI: 2.3 to 2.7) and 56.4 million DALYs (51.3 to 61.7) attributable to smoking. The global age-standardized death and DALY rates of cancers attributable to smoking per 100,000 decreased by 23.0% (-29.5 to -15.8) and 28.6% (-35.1 to -21.5), respectively, over the period 1990-2019. Central Europe (50.4 [44.4 to 57.6]) and Western Sub-Saharan Africa (6.7 [5.7 to 8.0]) had the highest and lowest age-standardized death rates, respectively, for cancers attributable to smoking. In 2019, the age-standardized DALY rate of cancers attributable to smoking was highest in Greenland (2224.0 [1804.5 to 2678.8]) and lowest in Ethiopia (72.2 [51.2 to 98.0]). Also in 2019, the global number of DALYs was highest in the 65-69 age group and there was a positive association between SDI and the age-standardized DALY rate. CONCLUSIONS: The results of this study clearly illustrate that renewed efforts are required to increase utilization of evidence-based smoking cessation support in order to reduce the burden of smoking-related diseases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».