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Enregistrement W4405810833 · doi:10.2196/62835

Trends in Early-Onset Colorectal Cancer in Singapore: Epidemiological Study of a Multiethnic Population

2024· article· en· W4405810833 sur OpenAlexvenueno aff
Lionel Chen, Qingqing Dawn Chong, Brenda Tay, Siqin Zhou, Evelyn Wong, Isaac Seow‐En, Ker‐Kan Tan, Yi Wang, Adeline Seow, Emile Tan, Bee Huat Tan, Sze Huey Tan

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyPreprintEthnic groupMedicineColorectal cancerPopulationDemographyEnvironmental healthCancerPathologyPolitical scienceInternal medicineComputer scienceWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) incidence and mortality in those aged 50 years and above have decreased over the past 2 decades. However, there is a rising incidence of CRC among individuals under 50 years of age, termed early-onset colorectal cancer (EOCRC). Patients with EOCRC are diagnosed at an advanced stage and may be in more psychosocial, emotional, and financial distress. OBJECTIVE: Our study examined the epidemiological shifts in CRC in Singapore, a multiethnic country. METHODS: CRCs diagnosed at age 20 years and above were identified from the Singapore Cancer Registry (SCR) from 1968 to 2019. Patient characteristics included gender, ethnicity, and age of CRC diagnosis. Population information was obtained from the Department of Statistics Singapore (SingStat). Age-specific incidence rates (ASRs) and age-standardized incidence rates (ASIRs) were calculated. The cohort was divided into 3 age groups: 20-49, 50-64, and ≥65 years. Temporal trends in incidence rates were modeled with joinpoint regression. Birth cohort models were fitted using the National Cancer Institute (NCI) age-period-cohort analysis tool. Cancer-specific survival analysis was performed with the Cox proportional hazards model. RESULTS: In total, 53,044 CRCs were included, and 6183 (11.7%) adults aged 20-49 years were diagnosed with EOCRC. The ASR of EOCRC rose from 5 per 100,000 population in 1968 to 9 per 100,000 population in 1996 at 2.1% annually and rose to 10 per 100,000 population in 2019 at 0.64% annually. The ASR for CRC among adults aged 50-64 years rose at 3% annually from 1968 to 1987 and plateaued from 1987, while the ASR for adults aged 65 years and above rose at 4.1% annually from 1968 to 1989 and 1.3% annually from 1989 to 2003 but decreased from 2003 onwards at 1% annually. The ASR of early-onset rectal cancer increased significantly at 1.5% annually. There was a continued rise in the ASR of EOCRC among males (annual percentage change [APC] 1.5%) compared to females (APC 0.41%). Compared to the 1950-1954 reference birth cohort, the 1970-1984 birth cohort had a significantly higher incidence rate ratio (IRR) of 1.17-1.36 for rectal cancer, while there was no significant change for colon cancer in later cohorts. There were differences in CRC trends across the 3 ethnic groups: Malays had a rapid and persistent rise in the ASR of CRC across all age groups (APC 1.4%-3%), while among young Chinese, only the ASR of rectal cancer was increasing (APC 1.5%). Patients with EOCRC had better survival compared to patients diagnosed at 65 years and above (hazard ratio [HR] 0.73, 95% CI 0.67-0.79, P<.001) after adjusting for covariates. CONCLUSIONS: The rise in the incidence of rectal cancer among young adults, especially among Chinese and Malays, in Singapore highlights the need for further research to diagnose CRC earlier and reduce cancer-related morbidity and mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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