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Enregistrement W4410803696 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e18134

Assessing mortality trends among patients with lip and oral cavity cancer due to tobacco consumption: A systematic analysis of the Global Burden of Disease-2021.

2025· article· en· W4410803696 sur OpenAlexaboutno aff
M. Adil Khan, Shree Rath, Osama Ahmad, Muzamil Khan, Nouman Aziz, Waseem Nabi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOral cavityTobacco useCancerDiseaseEnvironmental healthConsumption (sociology)Burden of diseaseInternal medicineOncologyDentistryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18134 Background: Tobacco is an established risk factor for lip and oral cavity cancer (LOC). While a previous study quantified the global and regional burden of LOC and other pharyngeal cancers using the 2019 Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors (GBD) study estimates, comprehensive and up-to-date evaluations of tobacco-attributable LOC burden across different locations remain lacking. Given that LOC is an important contributor to the global cancer burden, this study aims to provide a thorough evaluation of the tobacco-attributed global and regional burden of LOC to enhance effective policy planning. Methods: In this analysis of GBD 2021 data, we examined temporal trends in mortality, years lived with disability (YLD), years of life lost (YLL), and disability-adjusted life-years (DALY) globally and in 204 countries and territories from 1990 to 2021 using age-adjusted standardized rates across all ages and sexes. Temporal trends were assessed using the average annual percentage change (AAPC) and corresponding 95% confidence intervals (CI). Metrics were calculated using standardized GBD methods, and the findings were stratified by country, with a comprehensive global summary highlighting the overarching pattern. Results: Globally, the burden of lip and oral cancers caused by tobacco has increased across all metrics from 1990 to 2021. The global AAPC was 0.38 (95%CI 0.38-0.45, p<0.001) for death, 1.02 (95%CI 0.93-1.11, p<0.001) for YLD, 0.28 (95%CI 0.21-0.34, p<0.001) for YLL and 0.29 (95%CI 0.23-0.35, p<0.001) for DALY. Regionally, Cabo Verde experienced the highest increases across all metrics, with AAPC values of 8.45 (95%CI 5.8-11.1) for mortality, 8.99 (95%CI 6.4-11.5) for YLD, 8.10 (95%CI 5.4-10.7) for YLL and 8.12 (95%CI 5.4-10.8) for DALY indicating a concerning rise in disease burden. Conversely, Canada showed the largest declines, with AAPC values of -2.78 (95%CI -2.9 to -2.5) for mortality, -2.06 (95%CI -2.1 to -1.9) for YLD, -2.95 (95%CI -3.1 to -2.7) for YLL and -2.89 (95%CI -3.0 to -2.7) for DALY reflecting notable improvements, likely attributed to effective tobacco control efforts. Conclusions: The global burden of LOC caused by tobacco remains substantial with marked regional disparities. Cabo Verde has emerged as a region requiring urgent targeted interventions, while Canada’s declining trends highlight the effectiveness of comprehensive tobacco control strategies. These findings enhance our understanding of the distribution and disparities in the LOC burden and underscore the need for synergistic, systematic, and multi-sectoral efforts, modeled after Canada, to mitigate this burden.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,008
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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