Cancers Attributable to Infections in the US in 2017
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Infections are largely modifiable causes of cancer. However, there remains untapped potential for preventing and treating carcinogenic infections in the US. Objective: To estimate the percentage and number of incident cancers attributable to infections in the US among adults and children for the most recent year cancer incidence data were available (2017). Data Sources: A literature search from 1946 onward was performed in MEDLINE on January 6, 2023, to obtain the data required to calculate population attributable fractions for 31 infection-cancer pairs. National Health and Nutrition Examination Survey data were used to estimate the population prevalence of hepatitis B and C viruses and Helicobacter pylori. Study Selection: Studies conducted in the US or other Western countries were selected according to specific infection-cancer criteria. Data Extraction and Synthesis: Data from 128 studies were meta-analyzed to obtain the magnitude of an infection-cancer association or prevalence of the infection within cancer cells. Main Outcomes and Measures: The proportion of cancer incidence attributable to 8 infections. Results: Of the 1 666 102 cancers diagnosed in 2017 among individuals aged 20 years or older in the US, 71 485 (4.3%; 95% CI, 3.1%-5.3%) were attributable to infections. Human papillomavirus (n = 38 230) was responsible for the most cancers, followed by H pylori (n = 10 624), hepatitis C virus (n = 9006), Epstein-Barr virus (n = 7581), hepatitis B virus (n = 2310), Merkel cell polyomavirus (n = 2000), Kaposi sarcoma-associated herpesvirus (n = 1075), and human T-cell lymphotropic virus type 1 (n = 659). Cancers with the most infection-attributable cases were cervical (human papillomavirus; n = 12 829), gastric (H pylori and Epstein-Barr virus; n = 12 565), oropharynx (human papillomavirus; n = 12 430), and hepatocellular carcinoma (hepatitis B and C viruses; n = 10 017). The burden of infection-attributable cancers as a proportion of total cancer incidence ranged from 9.6% (95% CI, 9.2%-10.0%) for women aged 20 to 34 years to 3.2% (95% CI, 2.4%-3.8%) for women aged 65 years or older and from 6.1% (95% CI, 5.2%-7.0%) for men aged 20 to 34 years to 3.3% (95% CI, 1.9%-4.4%) for men aged 65 years or older. Among those aged 19 years or younger, 2.2% (95% CI, 1.3%-3.0%) of cancers diagnosed in 2017 were attributable to Epstein-Barr virus. Conclusions and Relevance: Infections were estimated to be responsible for 4.3% of cancers diagnosed among adults in the US in 2017 and, therefore, represent an important target for cancer prevention efforts.
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 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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».