Global, regional and national burden of liver cancer 1990–2021: a systematic analysis of the global burden of disease study 2021
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver cancer is a growing global health issue, with significant geographical disparities in prevalence and mortality. Understanding these differences is key to developing effective prevention and treatment strategies. METHODS: We analyzed liver cancer trends from 1990 to 2021 across 204 countries using data from the Global Burden of Disease (GBD) study. We modeled mortality from vital registration data and estimated non-fatal burden using primary studies, hospital discharges, and claims data. We calculated prevalence, mortality, YLLs, YLDs, and DALYs, adjusting for age and reporting rates per 100,000 population with 95% UI. FINDINGS: In 2021, there were 739,299 (673114-821948) cases of liver cancer worldwide. The age-standardized prevalence rate increased from (7.75 [6.91-8.43] per 100,000 people) in 1990 to (8.68[7.90-9.67] per 100,000 people) in 2021, while the mortality rate slightly decreased from(4.48 [4.10-4.93] per 100,000 people) to (6.13 [5.58-6.84] per 100,000 people). High-income North America had the highest prevalence rate, and Southern Latin America had the lowest. Mongolia had the highest prevalence and mortality rates, while Morocco had the lowest. The total YLDs attributed to liver cancer nearly tripled from 1990 to 2021, and the age-standardized DALY rate decreased. In the frontier analysis, countries or regions with higher SDI have greater potential for burden improvement. In the frontier analysis of SDI and age-standardized liver cancer DALY rates in 2021, countries with higher SDI (> 0.85) and higher effective differences relative to their level of development include America, Canada, Germany, Netherlands, etc., while frontier countries with lower SDI (< 0.5) and lower effective differences include Somalia, Papua New Guinea, Yemen, Lao People's Democratic Republic, etc. Countries with larger effective differences include Togo, Gambia, Australia, Norway, etc. CONCLUSION: The global burden of liver cancer is decreasing, but the prevalence of liver cancer is increasing, with significant differences across regions worldwide. These findings can inform health policy and research to address this global challenge. INTERPRETATION: From 1990 to 2021, the incidence of liver cancer in many regions has increased significantly, which is expected to impose a huge social and economic burden on governments and health systems in the coming years. Our research findings may assist policymakers in devising strategies to combat liver cancer, including educating professionals to address the burden of this complex disease.
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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».