The Burden and Trends of Gynecological Cancers in Asia from 1980 to 2021, with Projections to 2050: A Systematic Analysis for the Global Burden of Disease Study 2021
Notice bibliographique
Résumé
Gynecological cancers pose a significant threat to women's health. This study aimed to investigate the disease burden of cervical, uterine, and ovarian cancers in Asia from 1980 to 2021. The Global Burden of Disease 2021 database (GBD 2021) was used to conduct a cross-sectional study. The incidence, mortality rates, and disability-adjusted life years (DALYs) were obtained as indicators to estimate the burden. The effects of age, period, and cohort on the incidence of gynecological cancers were analyzed via the age-period-cohort web tool (APC-Web). The future trends of the gynecological cancer burden in Asia from 2025 to 2050 were predicted via a Bayesian age-period-cohort model. In 2021, cervical cancer exhibited the highest age-standardized mortality burden (3.1 deaths per 100,000; 95% UI: 2.7-3.4), whereas uterine cancer had the lowest (0.7 deaths per 100,000; 95% UI: 0.6-0.9). Geographically, South Asia has experienced the highest cervical cancer burden, with Seychelles, Mongolia, Cambodia, and Nepal ranking among the most affected nations. In contrast, Central Asia had the highest ovarian cancer burden, led by Georgia, followed by the United Arab Emirates, Seychelles, and Brunei Darussalam. Similarly, the uterine cancer burden was most pronounced in Central Asia, with Georgia, Armenia, Mauritius, and the United Arab Emirates exhibiting elevated rates. Finally, increasing trends in the burden of gynecological cancers were predicted across all age groups from 2025 to 2050, with women aged 60 to 64 years being the most affected. In conclusion, gynecological cancers are significant contributors to the disease burden in Asia. Improved early screening methods are essential to mitigate this increasing burden.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».