Burden of malignant mesothelioma in China during 1990–2019 and the projections through 2029
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To provide the most up-to-date data on the burden of malignant mesothelioma (MM) and the projections through 2029 in China. Methods: Data on patients diagnosed with MM from China during 1990-2019 were obtained from the Global Burden of Disease (GBD) 2019 database, including annual cases and deaths data and age-standardized rates of incidence, mortality, and disability-adjusted life-years (DALYs) associated with MM among different age groups. Temporal trends during 1990-2019 were analyzed by the Joinpoint regression models using 95% confidence interval (CI), while the projections through 2029 were calculated by the Bayesian age-period-cohort model. Data on the production and consumption of asbestos in China were obtained from the United States Geological Survey on Mineral Commodity Summaries during 1996-2023. Results: We observed a significant elevation in incident new cases and deaths over the last 3 decades, increasing from 1193 in 1990 to 2815 in 2019 for incident cases and from 1134 in 1990 to 2773 in 2019 for death cases. We found a roughly 6% increase in the proportion of incident cases for those aged >70 years (30% in 2019 versus 24% in 1990), while for the proportion of deaths similar elevation for those aged >70 years was found. Additionally, men had significantly higher DALYs due to MM across age groups compared with women. Asbestos consumption in China dramatically dropped since 2012 and reached the bottom in 2017 with 230 kilotons. By 2029, the projected age-standardized rate for incidence and mortality is expected to reach 1.2 per million for both. Conclusion: We found, for the first time using GBD data on the Chinese population, that the burden of MM has been significantly increasing in China over the last three decades and will continue to increase in the upcoming decade, suggesting an urgent need for a complete ban on chrysotile asbestos in China.
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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 ».