Cancer burden across South Asia in 2020: A global cancer observatory analysis.
Notice bibliographique
Résumé
e23292 Background: The cancer burden in South Asia is often associated with late diagnosis and poor outcomes because of barriers to accessing advanced treatment facilities and targeted therapies, financial sequelae of care, and cultural stigmas and misconceptions. We use recent estimates of the Global Cancer Observatory (GCO) to better understand the epidemiology of cancer in South Asia, which may inform national and regional cancer control. Methods: Using publicly available data from the GCO and the World Bank, we collected cancer statistics and population statistics for Afghanistan, Bangladesh, Bhutan, India, Maldives, Nepal, Pakistan, and Sri Lanka (collectively, SAARC) from 2015-2020. Results: The crude incidence of cancer in this region was 1,733,573 cases, representing 9.0% of the incidence worldwide. The crude incidence rate (CIR, per 100,000) of cancer in SAARC was 93.4 compared to the worldwide rate of 247.5. The 5-year prevalence (in total cases) of cancer in South Asia was 3,474,184, compared to 50,550,287 globally. The crude mortality rate (CMR, per 100,000) in South Asia was 60.6, compared to 127.8 globally. However, the mortality-to-incidence ratio (MIR) (per 100,000) was 0.65, compared to 0.52 globally. Age-adjusted estimates are reported in the table. Conclusions: Our research highlights South Asia's unique cancer landscape with CIR and MIR, but elevated MIR compared to global figures. These findings underscore the need for a united, contextually relevant approach to addressing the burden of cancer in South Asia. Investment in collaborative, tailored cancer care programs will build the SAARC region's capacity to address the growing global cancer challenge. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».