Global, Regional, and National Burden of Primary Liver Cancer Attributable to Metabolic Risks: An Analysis of the Global Burden of Disease Study 1990–2021
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The global burden of metabolic diseases is increasing, but estimates of their impact on primary liver cancer are uncertain. We aimed to assess the global burden of primary liver cancer attributable to metabolic risk factors, including high body mass index (BMI) and high fasting plasma glucose (FPG) levels, between 1990 and 2021. METHODS: The total number and age-standardized rates of deaths and disability-adjusted life years (DALYs) from primary liver cancer attributable to each metabolic risk factor were extracted from the Global Burden of Disease Study 1990-2021. The metabolic burden trends of liver cancer across regions and countries by sociodemographic index (SDI) and sex were estimated. The annual percentage changes in age-standardized DALYs rate were also calculated. RESULTS: Globally, in 2021, primary liver cancer attributable to high BMI and/or high FPG was estimated to have caused 59,970 deaths (95% uncertainty interval [UI] 20,567-104,103) and 1,540,437 DALYs (95% UI 540,922-2,677,135). The age-standardized rates of death and DALYs were 0.70 (95% UI 0.24-1.21) and 17.64 (95% UI 6.19-30.65) per 100,000 person-years. A consistent global rise in liver cancer attributable to metabolic risks was observed from 1990 to 2021, with high BMI identified as the major contributing risk factor. The highest burden of deaths and DALYs of liver cancer consistently occurred in high SDI countries, while the fastest growth trends were observed in low-middle SDI countries. The burdens of high levels of BMI and FPG were higher in men than in women. DISCUSSION: Primary liver cancer attributable to high BMI and/or high FPG imposes an increasingly substantial clinical burden on global public health, particularly in high SDI countries. Rapid growth trends are also found in middle SDI countries.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».