Evaluation Changes in Indicators of Oncological Service in Corpus Uteri Cancer in Kazakhstan
Notice bibliographique
Résumé
Corpus uteri cancer is the sixth most common cancer worldwide. Approximately 417.367 new cases and 97.370 deaths of endometrial cancer occur annually worldwide. Moreover, in many countries such as Europe, the United States, Russia, and Canada, carcinoma of the corpus uteri (endometrial carcinoma) has now surpassed cervical carcinoma as the most common form of malignancy affecting the female genital tract. The aim of the study was to evaluate some indicators of the oncological service in CUC in Kazakhstan in the period from 2009 to 2018.The research material was data from the Ministry of Health of the Republic of Kazakhstan – annual form No. 7 and 35 regarding CUC (ICD 10 – C54) for 2009-2018 – incidence, mortality, early diagnosis, neglect, morphological verification. A retrospective study using descriptive and analytical methods of biomedical statistics was used as the main method.Results. For 2009-2018, 10.522 new cases of CUC were registered in the republic for the first time and 2.774 women died from this disease. The average annual crude incidence rate of CUC was 11.9±0.30/0000 (95% CI=11.3-12.5) and increased in dynamics from 10.7±0.40/0000(2009) to 11.6±0.40/0000 in 2018, the difference was statistically significant (t=1.59 and p=0.112). In dynamics, mortality rates from CUC tended to statistically significant (t=3.89 and p=0.000) decrease from 3.6±0.20/0000 (2009) to 2.5±0.20/0000 in 2018, and the average annual crude mortality rate from corpus uteri cancer was 3.2±0.20/0000 (95% CI=2.9-3.5). The research of the study period reveals a trend: early diagnosis indicators (specific weight of patients with I-II stage) improved from 82.0% (2009) to 88.6% in 2018, and accordingly the specific weight of neglected patients significantly decreased with stage III (from 12.0% to 8.5%) and with stage IV (from 4.7% to 2.8%). The morphological verification indicators for CUC remained virtually unchanged, remaining fairly high 98.6% and 98.8%, respectively, in 2009 and 2018.Conclusions. An analysis of the indicators of the oncological service in CUC revealed an improvement in morphological verification and early diagnosis, a decrease in neglect and mortality rates, which is undoubtedly associated with regular anti-cancer activities in Kazakhstan.Key words: corpus uteri cancer, incidence, mortality, early diagnosis, neglect, morphological verification, Kazakhstan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».