S1701 Mapping the Global Impact: Liver Cancer Attributable to Drug Use Across 204 Countries, 1990-2021: A Benchmarking Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Liver cancer (LC) is the seventh leading cause of death amongst all cancer related causalities, with incidence rates influenced by various risk factors including viral hepatitis and lifestyle choices. Emerging evidence identifies drug use, especially injectable drugs, as a significant risk factor due to its role in the transmission of hepatitis B and C, leading precursors to hepatocellular carcinoma. Despite the known links, research specifically quantifying the burden of LC attributable to Drug use remains limited. Methods: This is the first ever study identifying deaths, years lived with disability (YLDs), years of life lost (YLLs) due to LC attributable to drug use by age, sex, year and location across the 204 Countries and territories from 1990-2021 using global burden of disease 2021 tool. Results: The total number of deaths rose from 17,090 (95% uncertainty interval: 12,161-23,510) in 1990 to 65,499 (50,430-83,777) in 2021. Regionally, Southern Latin America experienced the largest increase in age-standardized death rate (ASMR), surging by 532%, followed by Australasia at 452%, and Southern Sub-Saharan Africa at 245% between 1990 and 2021. Nationally, Canada saw the greatest annual percentage change (APC) in ASMR, increasing by 14.3%, with Greenland next at 8.65% over the same period. In terms of the Socio-Demographic Index (SDI), the highest ASMR was recorded in high SDI countries at 1.14 (0.92-1.38) cases per 100,000 person years in 2021, followed by YLDs at 0.37 (0.25-0.53) and YLLs at 27.58 (22.84-33.34) per 100,000. By age, those under 20 years old showed the highest total percentage change (TPC) in unadjusted death rate at 207%, followed by those aged 55 and older at 98%, and those aged 20-54 at 33% from 1990 to 2021. In terms of gender, TPC in total deaths was 258% for males versus 348% for females, YLDs were 295% for males versus 385% for females, and YLLs were 191% for males versus 276% for females between 1990 and 2021 (Figure 1). Conclusion: Deaths due to LC attributable to drug use accounted for 13.53% of all LC related deaths in 2021 highlights a critical and preventable public health challenge. This emphasizes the urgent need for comprehensive drug prevention and treatment programs, alongside routine screenings within healthcare settings. By addressing drug use robustly, we can significantly reduce the burden of liver cancer and improve public health outcomes.Figure 1.: A: Global trend of liver cancer attributable to drug use in 204 countries and territories from 1990-2021. B: Age-wise burden of liver cancer attributable to drug use in 204 countries and territories in year 1990 and year 2021. C: GBD region wise burden of liver cancer attributable to drug use, age-standardized rate (per 100,000).
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».