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Enregistrement W4382775277 · doi:10.3389/fonc.2023.1152209

Global estimates of rehabilitation needs and disease burden in tracheal, bronchus, and lung cancer from 1990 to 2019 and projections to 2045 based on the global burden of disease study 2019

2023· article· en· W4382775277 sur OpenAlexaff
Xigui Lai, Conghui Li, Yao Yang, Mingyuan Niu, Yujie Yang, Shanshan Gu, Weiqian Hou, Lili Chen, Yi Zhu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaInstitute for Health Metrics and EvaluationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineRehabilitationLung cancerDisease burdenCancerDiseaseBurden of diseaseGlobal healthDemographyPhysical therapyPublic healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The global cancer burden is substantial and spiraling. Although rehabilitation specialists could offer assistance, oncologic rehabilitation is still underutilized and not a routine part of clinical oncology guidelines worldwide. Global investigations of disease prevalence and years lived with disability (YLDs) for tracheal, bronchus, and lung (TBL) cancer are valuable for facilitating clinical practice improvement and health resource management. The objective of this study is to report the global estimates of rehabilitation needs and disease burden of TBL cancers from 1990 to 2019 and provide predictions for 2045. Methods: To estimate the need for rehabilitation, the data used from the Global Burden of Disease Study 2019 to calculate the prevalence, YLDs, and the attributable risk factors of TBL cancer. The Bayesian age-period-cohort model and Auto-Regressive Integrated Moving Average model were established to forecast the future health burden. All analyses were done at the global level and then some in the aggregation with the seven World Bank regions. All the data were analyzed by R software (x64 version 4.2.1) and Microsoft Excel (version 2019). Results: Globally in 2019, 3,212,307 cases of TBL cancer (95% UI 2,937,037-3,488,346) could have benefitted from rehabilitation, contributing to 544,215 (95% UI 396,134-700,099) YLDs. Over the past 30 years, the age-standardized rate (ASR) of prevalence (EAPC = 0.51) and YLDs (EAPC = 0.03) increased. Throughout this period, the global prevalence and YLDs counts were greater in males than females. The ASR of prevalence and YLDs are projected to show a slight downward trend by 2045 on the global scale, the overall prevalence and YLDs due to TBL cancer are likely to increase further, but all indicators show a growing trend in females. Conclusion: TBL cancer remains one of the major public health issues globally. According to the forecasted results, the burden of YLDs due to TBL cancer will continue to rise, and the increment is higher in females than males. A rising number of patients worldwide will benefit from rehabilitation services in the future to achieve precise control and management throughout the TBL cancer patient lifecycle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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