Increasing Cervical Cancer Rates Among Women Age 35-54 Years in Canada: Age-Specific Cervical Cancer Incidence Trends in Canada, 1992-2022
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The vast majority of cervical cancer is preventable through human papillomavirus vaccination and screening with cytology or DNA testing. After decades of progress, recent cervical cancer trends in Western populations show a plateau or modest increase in incidence rates. Further investigation is required to understand the drivers of these emerging trends. In this study, we examined age-specific cervical cancer incidence rates in Canada from 1992 to 2022. METHODS: Data were obtained from the Canadian Cancer Registry maintained by Statistics Canada, which included cancer cases, population counts, and incidence rates of cervical cancer by age and province for the period 1992 to 2022. Joinpoint regression analysis was used to estimate temporal incidence trends across age groups. RESULTS: Cervical cancer incidence rates in Canada decreased among women age 25-34 years and those 65 years and older since 1992. Incidence rates among women age 35-44 years and 45-54 years have increased by 1.1% (95% CI, 0.5 to 2.5) and 1.6% (95% CI, -0.1 to 8.6) per year since 2001 and 2012, respectively. In 2022, the highest incidence rate of cervical cancer was among women age 35-44 years (18.1 per 100,000 women), which is comparable with rates in 1992. CONCLUSION: Cervical cancer incidence rates have been increasing in recent years among women age 35-54 years. This cohort may be falling into a cancer prevention gap. Targeted public health interventions are warranted to address the rising incidence of cervical cancer among this cohort of Canadian women.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».