Early-Onset Colorectal Cancer Incidence, Staging, and Mortality in Canada: Implications for Population-Based Screening
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The incidence of early-onset colorectal cancer (eoCRC) has been increasing in North America. Debate remains as to whether the trends by topography, histology, stage, or mortality in this population are amenable to intervention from screening. METHODS: CRC incidence (2000-2017) and mortality (2000-2018) data were obtained from the Canadian Cancer Registry and Vital Statistics. Annual percentage changes (APC) in the incidence (topography and histology) and mortality of eoCRC were estimated using joinpoint regression. Incidence of late-stage CRC (III or IV) versus early-stage CRC (I or II) was compared between the eoCRC (age 20-49 years) and eligible screening (age 50-74 years) groups with Poisson regression. RESULTS: Among women aged 20-49 years, the incidence of CRC significantly increased from 2000 to 2017 in both the distal colon (APC = 1.40) and rectum (APC = 3.00), whereas for men aged 20-49 years, the CRC incidence increased in the proximal colon (APC = 1.10), distal colon (APC = 3.00), and rectum (APC = 3.70). Among both men and women aged 20-49 years, the incidence of nonmucinous adenocarcinomas significantly increased (APC: 1.90 and 2.30, respectively), whereas mucinous adenocarcinomas decreased for women (APC = -1.60) and remained stable for men. Adults aged 30 to 49 years, when diagnosed with CRC, had a significantly higher risk of being diagnosed with a late-stage CRC compared with those in the age group of 50-74 years. Rectal cancer mortality increased from 2000 to 2018 in the eoCRC group (APC for women and men 3.80 and 3.40, respectively). DISCUSSION: Emerging data support future modifications to guidelines on screening for eoCRC in Canada. Further research is required on the effect, cost-effectiveness, and risk prediction for targeted screening within this group.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».