Global obesity epidemic and rising incidence of early-onset cancers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Incidence of early-onset cancers at multiple organ sites has increased worldwide in recent decades. We investigated whether such increasing trends could be explained by trends in obesity. Methods: We obtained incidence data for 21 common cancers among 25-49-year-olds during 2000-2012 in 42 countries from the Cancer Incidence in Five Continents database. Nine cancers we examined have been classified as obesity-related by the International Agency for Research on Cancer. Estimates of overweight and obesity prevalence came from the Non-communicable Disease Risk Factor Collaboration. Using country-level data, we examined whether changes in the prevalence of overweight and obesity combined were correlated with changes in cancer incidence, after accounting for various time lags (0-15 years) between exposure and cancer diagnosis. To test the validity of our approach, we conducted negative control analyses (using non-obesity-related cancers as the outcome variable, and per-capita gross national income as the exposure variable), and sensitivity and supplemental analyses using alternative data streams or processing. Results: We found increased incidence for six of nine obesity-related and seven of twelve non-obesity-related cancers in 25-49-year-olds. These increases were more predominant in Western countries (particularly Australia, the USA, Canada, Norway, the Netherlands, and Lithuania). For four obesity-related cancers displaying increased incidence (colon, rectum, pancreas, kidney), changes in cancer incidence were positively correlated with changes in overweight and obesity prevalence. When accounting for a 15-year lag, the estimated correlation was 0.27 (95% confidence interval (CI) = -0.04, 0.53; P = 0.090) for colon cancer, 0.33 (95% CI = 0.02, 0.58; P = 0.036) for rectal cancer, 0.39 (95% CI = 0.08, 0.64; P = 0.018) for pancreatic cancer, and 0.22 (95% CI = -0.10, 0.50; P = 0.173) for kidney cancer. Similar correlations were found in the sensitivity and supplemental analyses. We did not find similar correlations with excess body weight for the non-obesity-related early-onset cancers, nor correlations with per-capita gross national income for any cancer types, in the negative control analyses. Conclusions: Worldwide increases in early-onset colon, rectal, pancreatic, and kidney cancers may have been partly driven by increases in excess body weight. The increases in other early-onset cancers, however, were likely driven by other factors deserving of further investigation.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».