Survival rate of cervical cancer in Asian countries: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Cancer is one of the main causes of death, and cervical cancer is the fourth most common cancer and the fourth leading cause of death from malignancy among women. Knowing the survival rate is used to evaluate the success of current treatments and care. This study was conducted to assess the survival rate of cervical cancer in Asia. Methods This systematic survey was conducted on four international databases, including Medline/PubMed, ProQuest, Scopus, and Web of Knowledge, and includes manuscripts that were published until the end of August 2021. Selected keywords were searched for international databases including cervical neoplasms [mesh], survival analysis or survival or survival rate, Asian countries (name of countries). The Newcastle-Ottawa Qualitative Evaluation Form was used for cohort studies to evaluate the quality of the articles. The analysis process was performed to evaluate the heterogeneity of the studies using the Cochran test and I 2 statistics. Additionally, a meta-regression analysis was performed based on the year of the study. Results A total of 1956 articles were selected and reviewed based on their title. The results showed that 110 articles met the inclusion criteria. According to the randomized model, the 1, 3, 5, and 10-year survival rates of cervical cancer were 76.62% (95% Confidence Interval (CI), 72.91_80.34), 68.77% (95% CI, 64.32_73.21), 62.34% (95% CI, 58.10_66.59), and 61.60% (95% CI, 52.31_70.89), respectively. Additionally, based on the results of meta-regression analysis, there was an association between the year of the study and the survival rate, elucidating that the survival rate of cervical cancer has increased over the years. Conclusions Results can provide the basic information needed for effective policy making, and development of public health programs for prevention, diagnosis, and treatment of cervical cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».