A comprehensive systematic review and meta-analysis of uterine cancer in Asian countries.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Uterine cancer ranks among the leading causes of mortality in women, particularly prevalent in countries with low to moderate income levels. Present treatment and healthcare success rates are assessed by the survival rate index. This study aimed to determine the uterine cancer survival rate in Asia. Methods: Five international databases were analyzed to perform this systematic review: Medline/PubMed, ProQuest, Scopus, Web of Knowledge, and Google Scholar, until the end of August 2021. The Newcastle-Ottawa quality assessment form was utilized in the evaluation of quality for cohort studies. "I2 statistic and Cochran test were used to check the analysis process and assess the heterogeneity among the studies. Also, the study year was used as the basis for a meta-regression analysis. Results: The study covered 75 papers in total. The survival rates of uterine cancer after one, three, five, and seven years are 76.68% (95% CI, 66.76-78.61), 63.56% (95% CI, 58.60-68.37), 59.04% (95% CI, 55.62-62.43), and 57.86% (95% CI, 51.16-64.42) according to the random model. Furthermore, according to the outcomes of the meta-regression, there was no correlation found between the study year and the survival rate. Conclusions: Compared to European and American countries, Asian countries have a poorer uterine cancer survival rate, which makes it crucial to improve the survival rate of patients through ensuring early diagnosis of the disease in its early stages and providing new diagnostic methods, modified surgical techniques, and targeted therapies.
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 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 | 0,020 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».