S579 Race-Specific Mortality from Esophageal Cancer in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the United States, esophageal cancer represents approximately 1% of the total cancer diagnoses. In the United States, esophageal adenocarcinoma is the more frequent subtype compared to esophageal squamous cell carcinoma, comprising approximately 80% of all cases of esophageal cancer. The objective of this study was to analyze the patterns of mortality from esophageal cancer among different racial groups in the United States Methods: We conducted a retrospective analysis employing the Centers for Disease Control and Prevention's (CDC) WONDER database, which covers the entire US population. Using the multiple cause of death database (International Classification of Disease - 10th revision), we identified all patients who died of Esophageal Cancer (C15.0.x listed as the underlying cause of death) between 1999 and 2020 in the United States. Then we stratified data by race regardless of gender, and ethnic background. Age-adjusted mortality rates were calculated per 1000,000 persons (PMP) and standardized to the US census data from 2000. Results: A total of 309,919 Esophageal Cancer deaths with an overall age-adjusted mortality rate of 41.3 PMP were identified between 1999 and 2020. Race specific age-adjusted mortality were 42.6 PMP, 40.8 PMP, 25.4 PMP, and 16.6 PMP in White, Black, Asian or Pacific Islander, and American Indian or Alaska native populations, respectively. The age-adjusted mortality decreased by 5% in White (from 41.9 PMP in 1999 to 39.7 PMP in 2020), decreased by 60% in Black (from 65.3 PMP in 1999 to 26.2 PMP in 2019), decreased by 31 % in Asian/Pacific Islander (from 21.3 PMP in 1999 to 14.7 PMP in 2020), and decreased by 13% in American Indian/Alaska Native (25.9 in 1999 to 20.3 in 2020). Conclusion: Between 1999 and 2020, age adjusted mortality decreased in all races. White had the highest overall age adjusted mortality, followed by Black, Asian/Pacific Islander, and American Indian/Alaska native in descending order. Interestingly, Black showed the highest rate of decline in mortality while White showed the lowest.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».