Exploring the Future of Cancer Impact in Alberta: Projections and Trends 2020–2040
Notice bibliographique
Résumé
The impact of cancer in Alberta is expected to grow considerably, largely driven by population growth and aging. The Future of Cancer Impact (FOCI) initiative offers an overview of the present state of cancer care in Alberta and highlights potential opportunities for research and innovation across the continuum. In this paper, we present a series of detailed projections and analyses regarding cancer epidemiological estimates in Alberta, Canada. Data on cancer incidence and mortality in Alberta (1998-2018) and limited-duration cancer prevalence in Alberta (2000-2019) were collected from the Alberta Cancer Registry. We used the Canproj package in the R software to project these epidemiological estimates up to the year 2040. To estimate the direct management costs, we ran a series of microsimulations using the OncoSim All Cancers Model. Our findings indicate that from 2020, the total number of annual new cancer cases and cancer-related deaths are projected to increase by 56% and 49% by 2040, respectively. From 2019, the five-year prevalence of all cancers in Alberta is projected to increase by 86% by 2040. In line with these trends, the overall direct cost of cancer management is estimated to increase by 53% in 2040. These estimates and projections are integral to future strategic planning and investment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,004 | 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 ».