International patterns in incidence and mortality trends of pancreatic cancer in the last three decades: A joinpoint regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pancreatic cancer, as the one of most fatal malignancies, remains a critical issue in the global burden of disease. AIM: To estimate trends in pancreatic cancer incidence and mortality worldwide in the last three decades. METHODS: 100000) were presented. To estimate trends of incidence and mortality of pancreatic cancer, joinpoint regression analysis was used: the average annual percent change (AAPC) with the corresponding 95% confidence interval (95%CI) was calculated. Additionally, analysis was performed by sex and age. In this paper, the trend analysis included only countries with high and medium data quality. RESULTS: A total of 495773 (262865 male and 232908 female) new cases and 466003 (246840 male and 219163 female) deaths from pancreatic cancer were reported worldwide in 2020. In both sexes, most of the new cases (191348; 38.6% of the total) and deaths (182074; 39.1% of the total) occurred in the Western Pacific Region. In both sexes, the highest ASRs were found in the European Region, while the lowest rates were reported in the South-East Asia Region. The general pattern of rising pancreatic cancer incidence and mortality was seen across countries worldwide in observed period. Out of all countries with an increase in pancreatic cancer incidence, females in France and India showed the most marked rise in incidence rates (AAPC = +3.9% and AAPC = +3.7%, respectively). Decreasing incidence trends for pancreatic cancer were observed in some countries, but without significance. Out of all countries with an increase in pancreatic cancer mortality rates, Turkmenistan showed the most marked rise both in males (AAPC = +10.0%, 95%CI: 7.4-12.5) and females (AAPC = +6.4%, 95%CI: 3.5-9.5). The mortality trends of pancreatic cancer were decreasing in both sexes only in Canada and Mexico. CONCLUSION: Further research is needed to explain the cause of large international differences in incidence and mortality trends of pancreatic cancer in last three decades.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».