Age-period-cohort modeling of oesophageal carcinoma risk in a middle eastern country: 1980–2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding of the factors influencing oesophageal cancer trends is crucial. Therefore, this cross-sectional cohort study sought to disentangle the age, period and cohort effects on the trends of oesophageal cancer in Kuwait. METHODS: The data on incident oesophageal carcinoma cases diagnosed between January 1, 1980, through December 31, 2019, and reference population were obtained. Age-period-cohort (APC) analysis was conducted using a loglinear Poisson regression model. RESULTS: A total of 496 oesophageal carcinoma cases in 12.8 million person-years (i.e. squamous-cell carcinoma, 269, 54.23%), adenocarcinoma,147, 29.64% and unspecified cases, 80,16.13%) were diagnosed. The overall age-standardized incidence rate (per 105 person-years) of oesophageal carcinoma during the study period was 10.51 (95% CI: 6.62-14.41). The APC analysis results showed that the age and birth cohort effects were the significant determinants of declining, and subsequently steadying the oesophageal carcinoma incidence rates. CONCLUSIONS: A substantial decline in oesophageal carcinoma incidence rates was recorded, which significantly varied in all three temporal dimensions. The observed birth cohort patterns suggest changing lifestyle and dietary patterns seem to be responsible for decreasing oesophageal carcinoma risk in Kuwait. Future studies may look for the component causes maintaining the endemicity of oesophageal carcinoma risk in this and similar countries in the region.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».