Epidemiology Patterns of Renal Cell Carcinoma Worldwide: Examining Risk Factors and Contemporary Immunotherapy Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Renal cell carcinoma (RCC), alternative term for kidney cancer, is becoming more common worldwide each year, and there are many different contributing factors. Among all cancers, RCC is the 14th most prevalent; and it ranks as the 14th and 9th most prevalent cancer overall for women and men respectively. RCC cases increased by more than 430,000 in 2020. While disease burdens are highest in Eastern Europe (Belarus and Russia) and North America (Canada and the United States), Africa, Asia, and Latin America are predicted to report increase in prevalence as these regions embrace change in lifestyle. The majority of RCC cases are accidentally found on imaging, and survival is greatly impacted by the disease stage at diagnosis, with a metastatic cancer having a 5-year survival rate of 12%. As a consequence of early discovery and more improved treatments, RCC mortality has declined. The key epidemiologic variables of RCC include vast regional and geographical heterogeneity in prevalence rates, and the cause is largely unclear. Recognized risk factors include smoking, being overweight, having previous episodes of hypertension, and suffering chronic renal illness. Unexpectedly swift, RCC diagnosis and therapy have advanced. RCC prevalence continues to rise although survival rates have sharply improved. Cancer survival and treatment have improved, and more gains are projected as a result of clinical and translational research. In this review, kidney cancer statistics and recent literatures are examined on a global scale. It covered aspects of kidney cancer, including its epidemiology, causes, risk factors, current immunotherapy, chances for prevention, and future planning.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».