Trends of Ovarian Cancer Incidence by Histotype and Race/Ethnicity in the United States 1992–2019
Notice bibliographique
Résumé
The effect of risk factors on ovarian cancer differs by histotype, and the prevalence of such risk factors varies by race/ethnicity. It is not clear how ovarian cancer incidence has changed over time by histotype and race/ethnicity. We used the Surveillance, Epidemiology, and End Results Program (SEER-12) 1992–2019 data to examine the trend of ovarian cancer incidence for three histotypes (high-grade serous N = 19,691, endometrioid N = 3,212, and clear cell N = 3,275) and four racial/ethnic groups (Asian/Pacific Islander, Hispanic, non-Hispanic Black, and non-Hispanic White). Joinpoint and age-period-cohort analyses were conducted to analyze ovarian cancer incidence trends. High-grade serous cancer was the most common histotype, but its incidence has significantly decreased over time for all racial/ethnic groups; the decrease was largest for non-Hispanic White women (average annual percent change AAPC during 2010–2019 = −6.1; 95% confidence interval (CI), −8.0 to −4.2). Conversely, clear cell cancer was most common in the Asian/Pacific Islanders, and its incidence has increased over time, particularly among Hispanic and Asian/Pacific Islander women (AAPC during 2010–2019 = 2.8; 95% CI, 0.8 to 4.7, and AAPC = 1.5; 95% CI, 0.7 to 2.2, respectively). Endometrioid cancer incidence has decreased in non-Hispanic White but increased in Hispanic women (AAPC during 2010–2019 = −1.3; 95% CI, −1.9 to −0.8, and AAPC = 3.6; 95% CI, 1.0 to 6.3, respectively). The differential incidence trends by histotype and race/ethnicity underscore the need to monitor incidence and risk factor trends across different groups and develop targeted preventive interventions to reduce the burden of ovarian cancer and disparity by race/ethnicity. Significance: During 1992–2019, high-grade serous ovarian cancer incidence has decreased while clear cell cancer incidence has increased regardless of race/ethnicity. Endometrioid cancer incidence has decreased in non-Hispanic White but increased in Hispanic women. Differential ovarian cancer incidence trends highlight the need for targeted preventive interventions by histotype and race/ethnicity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».