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Enregistrement W4412596969 · doi:10.1002/lary.32450

Head and Neck Cancer in Southeast Asia: 2022 Incidence, Mortality, and Projections to 2050

2025· article· en· W4412596969 sur OpenAlexaff
Jenny Chen, Aryan Selokar, Frances Dominique V. Ho, Luisa E. Jacomina, Erin Jay G. Feliciano, Jhanna Uy, James Fan Wu, Urvish Jain, Bhav Jain, Rod Carlo Columbres, Teeradon Treechairusame, Jonas Willmann, Frederic Ivan L. Ting, Puneeth Iyengar, Fábio Ynoe de Moraes, Bishal Gyawali, Enrico Tangco, Jerickson Abbie Flores, Melvin L.K. Chua, Cherry L. Estilo, Michael Benedict A. Mejia, Nancy Y. Lee, Edward Christopher Dee

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteProstate Cancer Foundation
Mots-clésIncidence (geometry)MedicineHead and neck cancerDemographyPopulationCancerMortality rateEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To characterize the incidence, mortality, and disparities in head and neck cancer (HNC) across Southeast Asia (SEA) in 2022 and project trends to 2050 to inform cancer planning. METHODS: We conducted a population-based analysis using 2022 Global Cancer Observatory data from 11 SEA countries. We analyzed cancers of the lip and oral cavity, salivary glands, oropharynx, nasopharynx, hypopharynx, larynx, and thyroid. Age-standardized incidence and mortality rates (ASIR and ASMR) were calculated using the Segi-Doll world standard. Projections to 2050 were based on demographic changes using UN World Population Prospects data, assuming stable incidence and mortality rates. RESULTS: Myanmar had the highest oral cancer rates (ASIR: 6.6 males, 2.6 females; ASMR: 3.9 males, 1.6 females). Elevated salivary gland cancer incidence was observed in Indonesia, the Philippines, and Singapore. Oropharyngeal cancers showed strong male predominance in Myanmar (ASIR ratio: 10:1). Nasopharyngeal cancer incidence in Brunei and Indonesia exceeded global averages (ASIR: 9.8 and 9.6 males). Projections to 2050 estimate 47,000 new male cases and 28,200 new female cases in Indonesia, with 30,600 male deaths and 12,200 female deaths. While SEA's overall ASIR for HNC (18.0) was comparable to the global average (18.9), the ASMR was significantly higher (9.5 vs. 5.3). CONCLUSIONS: The rising burden of HNC in SEA highlights urgent disparities in incidence and mortality. Targeted prevention, early detection, and investment in cancer care systems are essential to mitigate future disease burden and improve outcomes. LEVEL OF EVIDENCE: Level III-Epidemiologic study using population-based registry data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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