Cancer control measures have prevented 230,000 deaths in Australia since the mid-1980s
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the lives saved because of cancer control measures implemented in Australia, since age-standardised mortality rates (ASMRs) have been available. METHODS: Secondary data analysis using publicly available data. We estimated ASMRs using the (unadjusted) age-specific rates and the corresponding population counts. We also estimated the expected number of cancer deaths, the number of avoided cancer deaths and standardised mortality ratios (SMR). RESULTS: The overall ASMR for females peaked in 1985 at 116.50 per 100,000 (95% CI: 114.40, 118.60) and declined to 81.36 (95% CI: 80.24, 82.48) in 2018. For males, the overall ASMR peaked at 188.27 per 100,000 in 1987 (95% CI: 185.38, 191.16), declining to 116.08 per 100,000 (95% CI: 114.67, 117.48) in 2018. We estimated that 66,733 and 164,358 cancer deaths have been avoided for females and males, respectively. This corresponds to an 11% (SMR = 0.89, 95% CI: 0.89, 0.89) and 20% (SMR = 0.80, 95% CI: 0.80, 0.80) reduction in overall cancer mortality. CONCLUSIONS: When considering overall cancer rates, over 230,000 cancer-related deaths have been avoided in Australia since 1950. IMPLICATIONS FOR PUBLIC HEALTH: These estimates demonstrate the value of sustained cancer control investment, particularly in primary and secondary prevention.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».