Projection of Premature Cancer Mortality in Hunan, China, Through 2030: Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The United Nations Sustainable Development Goals for 2030 include reducing premature mortality from noncommunicable diseases by one-third. Although previous modeling studies have predicted premature mortality from noncommunicable diseases, the predictions for cancer and its subcategories are less well understood in China. OBJECTIVE: The aim of this study was to project premature cancer mortality of 10 leading cancers in Hunan Province, China, based on various scenarios of risk factor control so as to establish the priority for future interventions. METHODS: We used data collected between 2009 and 2017 from the Hunan cancer registry annual report as empirical data for projections. The population-attributable fraction was used to disaggregate cancer deaths into parts attributable and unattributable to 10 risk factors: smoking, alcohol use, high BMI, diabetes, physical inactivity, low vegetable and fruit intake, high red meat intake, high salt intake, and high ambient fine particulate matter (PM2.5) levels. The unattributable deaths and the risk factors in the baseline scenario were projected using the proportional change model, assuming constant annual change rates through 2030. The comparative risk assessment theory was used in simulated scenarios to reflect how premature mortality would be affected if the targets for risk factor control were achieved by 2030. RESULTS: The cancer burden in Hunan significantly increased during 2009-2017. If current trends for each risk factor continued to 2030, the total premature deaths from cancers in 2030 would increase to 97,787 in Hunan Province, and the premature mortality (9.74%) would be 44.47% higher than that in 2013 (6.74%). In the combined scenario where all risk factor control targets were achieved, 14.41% of premature cancer mortality among those aged 30-70 years would be avoided compared with the business-as-usual scenario in 2030. Reductions in the prevalence of diabetes, high BMI, ambient PM2.5 levels, and insufficient fruit intake played relatively important roles in decreasing cancer premature mortality. However, the one-third reduction goal would not be achieved for most cancers except gastric cancer. CONCLUSIONS: Existing targets on cancer-related risk factors may have important roles in cancer prevention and control. However, they are not sufficient to achieve the one-third reduction goal in premature cancer mortality in Hunan Province. More aggressive risk control targets should be adopted based on local conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».