Incidence of Breast Cancer in Younger Women: A Canadian Trend Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Breast cancer (BC) incidence is increasing globally. Age-specific BC incidence trend analyses are lacking for women under age 50 in Canada. In this study, we evaluate the incidence trends in breast cancer in women under age 50 in Canada and compare them with corresponding trends among women 50 to 54. Methods: BC case counts were obtained from the National Cancer Incidence Reporting System (1984-1991) and the Canadian Cancer Registry (1992-2019) both housed at Statistics Canada. Population data were also obtained from Statistics Canada. Annual female BC age-specific incidence rates from 1984 to 2019 were derived for the following age groups: 20 to 29, 30 to 39, 40 to 49, 40 to 44, 45 to 49, and 50 to 54. Changes in trends in age-specific BC incidence rates, if any, and annual percent changes (APCs) for each identified trend, were determined using JoinPoint. Results: Statistically significant increasing trends in BC incidence rates were noted for almost all age groups: since 2001 for 20 to 29 (APC = 3.06%, P < .001); since 2009 for 30 to 39 (APC = 1.25%, P = .007); since 1984 for both 40 to 49 (APC = 0.26%, P < .001) and 40 to 44 (APC = 0.19%, P = .011), increased since 2015 for 40 to 49 (APC = 0.77%, P = .047); and since 2005 for 50 to 54 (APC = 0.38%, P = .022). Among women 45 to 49 there was a non-significant increase since 2005 (APC = 0.24, P = .058). Statistically significant average annualized increases in BC incidence rates were observed for each age group studied. Conclusions: Examining age-specific incidence rates formed a more complete picture of BC time trends with significant increasing trends in the incidence of BC among women in their 20s, 30s, 40s, and early 50s. A greater awareness regarding the increasing number of cases of BC in women younger than 50 is critical to allow for earlier diagnosis with its resultant reduced mortality and morbidity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».