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Enregistrement W4401323399 · doi:10.1016/j.canep.2024.102640

Age-specific colorectal cancer incidence trends in Canada, 1971–2021

2024· article· en· W4401323399 sur OpenAlexaffabout
Emily Heer, Yibing Ruan, Matthew T. Warkentin, Robert J. Hilsden, Linda Rabeneck, Dylan E. O’Sullivan, Darren R. Brenner

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryAlberta Cancer FoundationAlberta Health ServicesPublic Health OntarioUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Colorectal cancerDemographyCohortCancer incidenceCancerGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Colorectal cancer (CRC) incidence among adults younger than 50 years has increased in recent decades, leading to some advocating for lowering the age to start CRC screening. Here, we estimate age-specific trends in CRC incidence in Canada and changes in risk by birth cohort. METHODS: CRC incidence data from 1971 to 2021 by province, sex, and five-year age group (35-64) were obtained from the National Cancer Incidence Reporting System and the Canadian Cancer Registry. Annual percent changes in age-specific or age-adjusted incidence rates were analyzed with joinpoint regression. Birth cohort effect was estimated with age-period-cohort models and reported as cohort incidence rate ratios (IRRs) with respect to the 1947-51 cohort. RESULTS: CRC incidence has increased among all age groups under 50 years, with the largest relative increases occurring in the youngest age group (35-39 years). Males and females had similar incidence trends, though males under age 50 had larger increases than females. The birth cohort analysis showed that males born since 1966 have a significantly higher risk than those born at any other time. CONCLUSIONS: These results up to 2021 confirm and update reports that CRC incidence is increasing among adults under age 50 in Canada and that the youngest birth cohorts carry the highest risk. Future studies should assess the effectiveness of CRC screening in younger populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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