Projections of Lung Cancer Incidence by 2035 in 40 Countries Worldwide: Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global burden of lung cancer (LC) is increasing. Quantitative projections of the future LC burden in different world regions could help optimize the allocation of resources and provide a benchmark for evaluating LC prevention and control interventions. OBJECTIVE: We aimed to predict the future incidence of LC in 40 countries by 2035, with an emphasis on country- and sex-specific disparities. METHODS: Data on LC incidence from 1978 to 2012 were extracted from 126 cancer registries of 40 countries in Cancer Incidence in Five Continents Volumes V-XI and used for the projection. Age-standardized incidence rates (ASRs) per 100,000 person-years and the number of incident cases were predicted through 2035, using the NORDPRED age-period-cohort model. RESULTS: Global ASRs of the 40 studied countries were predicted to decrease by 23% (8.2/35.8) among males, from 35.8 per 100,000 person-years in 2010 to 27.6 in 2035, and increase by 2% (0.3/16.8) among females, from 16.8 in 2010 to 17.1 in 2035. The ASRs of LC among females are projected to continue increasing dramatically in most countries by 2035, with peaks after the 2020s in most European, Eastern Asian, and Oceanian countries, whereas the ASRs among males will continue to decline in almost all countries. The ASRs among females are predicted to almost reach those among males in Ireland, Norway, the United Kingdom, the Netherlands, Canada, the United States, and New Zealand in 2025 and in Slovenia in 2035 and even surpass those among males in Denmark in 2020 and in Brazil and Colombia in 2025. In 2035, the highest ASRs are projected to occur among males in Belarus (49.3) and among females in Denmark (36.8). The number of new cases in 40 countries is predicted to increase by 65.32% (858,000/1,314,000), from 1.31 million in 2010 to 2.17 million in 2035. China will have the largest number of new cases. CONCLUSIONS: LC incidence is expected to continue to increase through 2035 in most countries, making LC a major public health challenge worldwide. The ongoing transition in the epidemiology of LC highlights the need for resource redistribution and improved LC control measures to reduce future LC burden worldwide.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».