Cancer burden in adolescents and young adults in Europe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer epidemiology is unique in adolescents and young adults (AYAs; aged 15-39 years). The European Society for Medical Oncology/European Society for Paediatric Oncology (ESMO/SIOPE) AYA Working Group aims to describe the burden of cancers in AYAs in Europe and across European Union (EU) countries. PATIENTS AND METHODS: We used data available on the Global Cancer Observatory. We retrieved crude and age-standardised (World Standard Population) incidence and mortality rates. We reported about AYA cancer burden in Europe and between 28 EU member states. We described incidence and mortality for all cancers and for the 13 cancers most relevant to the AYA population. RESULTS: Incidence and mortality varied widely between countries with the highest mortality observed in Eastern EU countries. Cancers of the female breast, thyroid and male testis were the most common cancers across countries followed by melanoma of skin and cancers of the cervix. Variations in cancer incidence rates across different populations may reflect different distribution of risk factors, variations in the implementation or uptake of screening as well as overdiagnosis. AYA cancer mortality disparities may be due to variation in early-stage diagnoses, different public education and awareness of cancer symptoms, different degrees of access or availability of treatment. CONCLUSIONS: Our results highlight the future health care needs and requirements for AYA-specialised services to ensure a homogeneous treatment across different countries as well as the urgency for preventive initiatives that can mitigate the increasing burden.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».