Time trends of cancer incidence in young adults (20-49 years) in Italy. A population - based study, 2008-2017
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate short-term (2008-2017) cancer incidence trends in Italy for individuals aged 20-49 years by sex and cancer type. METHODS: Observational study from population-based data collected by 20 Italian Cancer Registries, covering 33% of the Italian population. The age-standardized incidence rates (ASRs), overall and stratified by area, sex, cancer site or type, and major age groups (i.e., 20-39, 40-49), were computed. RESULTS: In 2008-2017, cancer incidence rates were almost two times higher in Italian women aged 20-49 than in age-corresponding men (202.2 vs 112.4 per 100,000) on account of elevated rates of breast and thyroid cancers. Contrasting trends emerged according to cancer sites/types. ASRs for female breast cancer increased steadily from 2008 (82.4) to 2014 (86.2) and remained unchanged thereafter (i.e., 86.5 in 2017). During the study period, there was an increase for testicular cancer, skin melanoma in both sexes, and thyroid cancer until 2013 (followed by a slight decrease from 2014 to 2017). Conversely, ASRs consistently declined for colorectal cancer and were substantially stable or slightly decreasing for cervix uteri (from 8.1 to 7.7), ovary (from 7.5 to 6.9) and non-Hodgkin lymphoma (from 8.3 to 7.6 in men and from 5.9 to 5.5 in women). CONCLUSIONS: Study findings do not support a unique temporal pattern for the incidence of early-onset cancer in Italy until 2017, as reported in other countries. Increases in incidence documented in both sexes for some tumor sites was counterbalanced by a decrease in other sites. The importance of supporting prevention strategies from the youngest of ages must be emphasized, and the role of anticipated screening should be carefully addressed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».