Comparative study of cancer profiles between 2020 and 2022 using global cancer statistics (GLOBOCAN)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The International Agency for Research on Cancer (IARC) released the latest estimates of the global burden of cancer. We present a comparison of cancer profiles between 2020 and 2022, leveraging data from the Global Cancer Statistics (GLOBOCAN). Methods: Cancer incidence and mortality data were sourced from two different years, 2020 and 2022, in the GLOBOCAN database. We tracked changes in age-standardized incidence and mortality rates, as well as estimated numbers of new cancer cases and deaths of the 15 most common cancer types globally and in China between 2020 and 2022. Additionally, we conducted comparisons to assess alterations in the cancer burden and variations in mortality-to-incidence ratio (MIR) across different regions and countries for both 2020 and 2022. Results: Lung cancer remained the most common cancer and the leading cause of cancer death worldwide. The new cases of thyroid cancer witnessed a sharp increase in 2022. Conversely, the numbers of new cancer cases and deaths from stomach and esophageal cancer decreased significantly in 2022. The geographic distribution of cancer incidence and mortality across six continents in 2022 largely mirrored that of 2020. Higher Human Development Index (HDI) levels in countries corresponded with elevated rates of cancer incidence and mortality, consistent with the previous year. Among 185 countries or territories, China's age-standardized incidence rate (ASIR) ranked 64th and its age-standardized mortality rate (ASMR) ranked 68th, aligning with global averages. Lung cancer continued to impose the greatest burden of incidence and mortality. Stomach, breast, and esophageal cancers showed declines in both case counts and ASIR. Noteworthy reductions in both ASMR and absolute mortality numbers were observed in liver, stomach, and esophageal cancers. The global MIR decreased from 0.516 in 2020 to 0.488 in 2022. MIR trends indicated an upward trajectory with decreasing HDI levels in both 2022 and 2020. While Canada, Germany, India, Italy, Japan, and the United Kingdom demonstrated increasing MIRs, China exhibited the most significant decrease, followed by Russia and the United States. Conclusions: The global landscape of cancer incidence and mortality in 2022 reflects ongoing trends observed in 2020. Cancer burdens vary notably across countries with differing socioeconomic statuses. Decreases in stomach, liver, and esophageal cancer cases and deaths signify progress in cancer control efforts. The decrease in the global MIRs highlights potential improvements in cancer management.
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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 ».