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Enregistrement W4411236241 · doi:10.3390/siuj6030044

SIU-ICUD: Epidemiology of Prostate Cancer

2025· article· en· W4411236241 sur OpenAlexvenueno aff
Bárbara Vieira Lima Aguiar Melão, Kelly R. Pekala, Konstantina Matsoukas, Ola Bratt, Sigrid Carlsson

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésEpidemiologyProstate cancerProstateMedicineOncologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Prostate cancer (PCa) is the second most common malignancy among men worldwide and a leading cause of cancer-related mortality. In 2022, over 1.4 million new cases were reported globally, with a prevalence exceeding 5 million. Despite its widespread occurrence, the incidence and mortality of PCa show substantial geographic variation, influenced by factors such as genetic predisposition, healthcare access, lifestyle, and the adoption of screening programs. Regions with high PCa incidence, such as Northern America and Oceania, often have lower mortality rates due to early detection and advanced healthcare infrastructure. Conversely, areas with limited access to medical resources, such as parts of Africa and Latin America, experience higher mortality rates. Methods: This review explores non-modifiable risk factors such as age, family history, and race, emphasizing their role in PCa development and progression. Results: Modifiable factors, including diet, physical activity, alcohol consumption, and smoking, are also addressed, with evidence suggesting their potential in mitigating risk. Emerging data on medications such as 5-alpha reductase inhibitors and statins, as well as dietary supplements such as vitamins D, indicate their potential for chemoprevention, though further research is needed to solidify these findings. Healthcare disparities, especially in low- and middle-income regions, highlight the need for equitable access to diagnostic tools and treatment options. The review underscores the significance of tailored screening approaches, particularly in high-risk populations, to optimize outcomes while minimizing overdiagnosis and overtreatment. Conclusions: The review concludes with recommendations for future research, including the need for standardized screening protocols and the exploration of novel biomarkers for early detection. By synthesizing epidemiological data and current evidence, this review aims to enhance understanding of PCa risk factors, geographic disparities, and preventive strategies, ultimately contributing to improved global PCa management and outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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