Trends and Projections of Mortality Attributed to Occupational Neoplasms and Occupational Tracheal, Bronchus, and Lung Cancer in the World, G7 Countries and Turkey
Notice bibliographique
Résumé
Background: The most important and remarkable aspect of occupational neoplasms is that they are preventable. We aimed to examine the trends and projections of mortality rates attributed to occupational neoplasms (MAON) and occupational tracheal, bronchus, and lung cancer (MAOLCa) in the world, G7 countries, and Turkey from 1990 to 2040. Methods: The study was ecological one. Data for the study were obtained from the Global Burden of Disease (GBD) Foresight Visualization. For the study, time points were set every five years. For each time point, the age-standardized MAON, MAOLCa, and their 95% confidence intervals (CIs) were recorded. Rates were analyzed by joinpoint regression analysis. Results: Globally, MAON was projected to decrease from 3.81% in 1990 to 2.83% in 2040. According to the joinpoint regression analysis, the joint year for the world was 2020. In Germany, the US, the UK, Italy, Canada and Turkey, the trend for MAON showed a decrease, similar to the global trend. However, MAON was stable in France and increased in Japan. Globally, MAOLCa was expected to decline gradually from 19.44% to 16.82% from 1990 to 2040. In the US, France and Turkey, the trend for MAOLca decreased, similar to the global trend. However, it was stable in the UK, Italy, and Canada and increased in Germany and Japan. Conclusion: MAON tended to decrease worldwide and in the six countries, except France and Japan. MAOLCa tends to decrease worldwide, in the US, France, and Turkey, increase in Germany and Japan, and remain stable in the UK, Italy, and Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».