Projected Prostate Cancer Incidence in the Middle East by 2050: Socioeconomic Disparities and Future Implications
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Prostate cancer poses a significant public health challenge in the Middle East, with advanced-stage diagnoses and high mortality rates. However, projections regarding its future incidence are limited. The aims of this study were to estimate prostate cancer incidence in the region through 2050, to evaluate socioeconomic factors contributing to regional disparities, and to provide insights to inform future health care policies and resource allocation. METHODS Data from the Global Cancer Observatory were analyzed for Middle Eastern countries, with Europe and North America included for comparison. The percentage change in incidence between 2022 and 2050 was compared across regions using the Mann-Whitney U test. Additional subgroup analyses based on income level and Human Development Index were performed using Kruskal-Wallis test. Spearman rank correlation was used to explore the association between incidence trends and socioeconomic indicators. RESULTS In 2022, Middle Eastern countries reported 50,944 patients with newly diagnosed prostate cancer, accounting for 3.47% of global incidence. The projected increase in prostate cancer incidence by 2050 was significantly higher in the Middle East compared with Europe and North America (mean rank, 12.50 v 1.50; P = .009). Higher income countries exhibited a greater percentage increase ( P = .033), and the income level correlated positively with incidence trends ( r = 59.6%; P = .006). Countries with increasing incidence rates had a markedly higher percentage change than those expected to decline ( P = .031). CONCLUSION Prostate cancer incidence in the Middle East is expected to rise substantially by 2050, with socioeconomic disparities influencing disease trends. These findings highlight the urgent need for targeted awareness campaigns, improved screening strategies, enhanced oncology infrastructure, and strengthened cancer registries to mitigate the projected burden and improve outcomes in the region.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».