Projection du fardeau du cancer au Canada en 2022
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Contexte: Le cancer est la principale cause de décès au Canada et a des répercussions majeures sur la santé de la population et l’économie au pays. Nous avons voulu fournir des estimations à jour de l’incidence du cancer et de la mortalité due au cancer pour mettre en évidence les progrès réalisés et les domaines où il faut planifier et sensibiliser. Méthodes: Nous avons estimé les cas, les décès et le taux d’incidence normalisé selon l’âge (TINA) et le taux de mortalité normalisé selon l’âge (TMNA) en 2026, en fonction de la population canadienne type de 2021, par sexe et province ou territoire. Nous avons utilisé les données du Registre canadien du cancer (jusqu’à 2022) et celles de la Base canadienne de données de l’état civil — décès (jusqu’à 2023). Nous avons modélisé l’incidence et la mortalité au moyen de la trousse du logiciel Canproj. Résultats: Au Canada, on estime qu’en 2026, 254 100 personnes recevront un diagnostic de cancer et que 87 900 mourront de cette maladie. Dans l’ensemble, le TINA (591,4 pour 100 000) et le TMNA (200,0 pour 100 000) devraient diminuer par rapport aux années précédentes. On estime que les cancers du poumon, du sein, de la prostate et le cancer colorectal devraient représenter 47 % de tous les nouveaux cas. Le TINA pour tous les types de cancer combinés devrait être de 16 % plus élevé chez les hommes que chez les femmes (642,2 c. 553,9 pour 100 000) et le TMNA, de 36 % plus élevé (235,8 c. 172,8 pour 100 000). Des résultats notables ont été observés dans les taux de cancer spécifiques selon le sexe. Interprétation: Les taux d’incidence et de mortalité due au cancer normalisés selon l’âge devraient diminuer au Canada; cependant, le nombre de nouveaux cas et le nombre de décès devraient demeurer à des niveaux élevés, compte tenu de la croissance et du vieillissement de la population ainsi que des effets différentiels prévus selon le sexe. Ces résultats indiquent qu’il faut continuer d’investir et de faire preuve de diligence pour poursuivre les progrès importants dans la lutte contre le cancer face aux changements démographiques en cours.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».