Age-specific colorectal cancer incidence trends in Canada, 1971–2021
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».