Premature mortality due to cervical and ovarian cancers in Japan, 2000 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Using the national Japanese mortality data, we investigated whether there has been an improvement in the lifespan among Japanese women who died from cervical and ovarian cancers from the years 2000 through 2020. METHODS: The number of deaths due to cervical and ovarian cancers in Japan was obtained from the World Health Organization mortality database. We calculated age standardized rates (ASR) using the direct method adjusted to the World Standard Population. Years of life lost (YLL) due to those cancers were calculated using Japanese life tables. Average lifespan shortened (ALSS) measure was calculated as a ratio of YLL to the expected lifespan. We used the bootstrap method to calculate the 95% confidence interval (95% CI) for the ALSS measure. RESULTS: The ASR for death remained mostly stable over the study at about two deaths per 100 000 women for cervical cancer, and three deaths for ovarian cancer. The ALSS values report that women who died from cervical cancer lost on average 28.3% of their lifespan (95% CI: 27.7-28.9) in 2000 and 26.6% (26.1-27.2) in 2020. Women who died from ovarian cancer lost on average 26.9% (26.5-27.4) and 23.5% (23.1-23.9) of their lifespan in 2000 and 2020, respectively. CONCLUSION: The ALSS results show that over a 20-year period, women who died of cervical and ovary cancers in Japan had their lifespans prolonged by about two and three percentage points, respectively.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».