MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285085760 · doi:10.1002/cam4.5009

Global incidence, mortality and temporal trends of cancer in children: A joinpoint regression analysis

2022· article· en· W4285085760 sur OpenAlexaboutno aff
Junjie Huang, Sze Chai Chan, Chun Ho Ngai, Veeleah Lok, Lin Zhang, Don Eliseo Lucero‐Prisno, Wanghong Xu, Zhi‐Jie Zheng, Edmar Elcarte, Mellissa Withers, Martin C. S. Wong

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)DemographyConfidence intervalEpidemiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Methods The Cancer Incidence in Five Continents Time Trends, Nordic Cancer Registries, Surveillance, Epidemiology and End Results, WHO Mortality databases were assessed to extract the Age‐Standardised Rates (ASR) of cancer incidence and mortality among children aged 0–14 years old. By using the ASRs, the country‐specific Average Annual Percentage Change (AAPC) and its corresponding 95% confidence interval (CI) were calculated to determine the epidemiological cancer trend. Results In 2020, the highest incidence of childhood cancer was found in countries with higher Human Development Index (HDI) (ASR = 15.7), yet the highest mortality was found in countries with lower HDIs (ASR = 4.8). As for incidence, seven countries had positive AAPC among boys; Slovakia (AAPC2001–2010 = 4.98, 95% CI [1.66–8.40]), Ecuador (AAPC2003–2012 = 4.07, 95% CI [0.67–7.59]) and Thailand (AAPC2003–2012 = 3.69, 95% CI [0.37–7.11]) had the highest AAPC. Among girls, three countries had positive AAPC, which included Belarus (AAPC2003–2012 = 3.18, 95% CI [1.11, 5.29]), Canada (AAPC2003–2012 = 2.83, 95% CI [1.60, 4.07]) and Korea (AAPC2003–2012 = 1.76, 95% CI [0.23–3.32]). There was an overall decreasing trend of mortality. However, increased mortality was observed in two countries: Ecuador for boys (AAPC2007–2016 = 1.72, 95% CI [0.27–3.19]) and Austria for girls (AAPC2008–2017 = 4.11, 95% CI [0.38–7.98]). Conclusions The largest mortality and mortality to incidence ratio of childhood cancer were found in low‐income countries. There was a substantial increasing trend of childhood cancer incidence, while overall its mortality has been decreasing over the past decade. More studies are needed to confirm the drivers behind these epidemiologic trends.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer MedicineMême sujetAcute Lymphoblastic Leukemia researchTravaux en français237 207