Disparities in oesophageal cancer risk by age, sex, and nativity in Kuwait:1980–2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This cross-sectional cohort study assessed the inequalities in oesophageal carcinoma risk by age, sex and nativity in Kuwait: 1980-2019. METHODS: Using oesophageal cancer incidence data from the Kuwait National Cancer Registry, relevant Kuwaiti population data and World Standard Population as a reference, age-standardized incidence rates (ASIR) (per 100,000 person-years) overall and by subcohorts were computed. The incident oesophageal cancer cases count was overdispersed with excessive structural zeros, therefore, it was analyzed using multivariable zero-inflated negative binomial (ZINB) model. RESULTS: Overall ASIR of oesophageal cancer was 10.51 (95% CI: 6.62-14.41). The multivariable ZINB model showed that compared with the younger age category (< 30 years), the individuals in higher age groups showed a significant (p < 0.001) increasing tendency to develop the oesophageal cancer. Furthermore, compared with the non-Kuwaiti residents, the Kuwaiti nationals were significantly (p < 0.001) more likely to develop oesophageal cancer during the study period. Moreover, compared with 1980-84 period, ASIRs steadily and significantly (p < 0.005) declined in subsequent periods till 2015-19. CONCLUSIONS: A high incidence of oesophageal cancer was recorded in Kuwait, which consistently declined from 1980 to 2019. Older adults (aged ≥ 60 years) and, Kuwaiti nationals were at high risk of oesophageal cancer. Focused educational intervention may minimize oesophageal cancer incidence in high-risk groups in this and other similar settings. Future studies may contemplate to evaluate such an intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».