Incidence of liver cancer in young adults according to the Global Burden of Disease database 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The worldwide burden of cancer is increasing in younger populations. However, the epidemiology of primary liver cancer remains understudied in young adults compared to other cancer forms. APPROACH AND RESULTS: This study analyzed data from the Global Burden of Disease study between 2010 and 2019 to assess the age-standardized incidence, mortality, and disability-adjusted life years associated with primary liver cancer in the young (15-49 y), stratified by region, nation, sociodemographic index, and sex. The study found a global estimate of 78,299 primary liver cancer cases, 60,602 deaths, and 2.90 million disability-adjusted life years in the young population. The Western Pacific region exhibited the highest burden in 2019, showing the most significant increase compared to other regions between 2010 and 2019. More than half of the countries worldwide have undergone an increase in primary liver cancer incidence rates in young adults. Around 12.51% of deaths due to primary liver cancer occur in young individuals. Throughout the study period, there was a significant decline in primary liver cancer mortality due to most etiologies, except for metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease-attributable primary liver cancer (annual percentage change + 0.87%, 95% CI: 0.70%-1.05%) and alcohol-attributable primary liver cancer (annual percentage change + 0.21%, 95% CI: 0.01%-0.42%). The limitations of the Global Burden of Disease database include reliance on the quality of primary data and possible underestimation of alcohol consumption. CONCLUSIONS: Over the past decade, there has been a marked increase in the burden of primary liver cancer, especially that originating from steatotic liver disease. This trend calls for the development of urgent and comprehensive strategies to mitigate this rising burden globally.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».