The impact of behavioral and environmental factors on cancer mortality in G7 countries: a 20-year ecologic study
Notice bibliographique
Résumé
Background The Cancer death rates prevails as a critical challenge on health systems globally. Whilst various factors such as economics and lifestyle factors are predicted to be influential, it is important to explain these relationship scientifically to develop targeted public health interventions. Objectives The investigation within this study concerns the interconnections between the rates of death arising from Cancer and pivotal lifestyle and economic factors of the populations within the economically advanced countries of the G7 (Germany, the United Kingdom (UK), The United States of America (USA), Canada, France, Italy, and Japan) over 20 years, from the year 2000 until 2020. Methods The data used in this study, including GDP (in United States Dollars USD - $) influence, obesity rate, pollution levels, population size, the prevalence of smoking, and the cancer death rates were collected from World Bank and Organization for Economic Co-operation and Development (OECD). Descriptive statistics, multiple linear regression, ANOVA, the case Processing Summary, and Principal Component Analysis were carried out to determine the distribution of data and interrelationships between independent and dependent variables. Results The findings of the study disclosed that the variables explained 58% of the variance in cancer mortality (R2 = 0.580). Definite connections between smoking prevalence, years of life lost, levels of obesity, the level of pollution, and the cancer death rate were established. Conclusion The study emphasizes the importance of targeting modifiable risk factors such as smoking, pollution, and obesity in cancer prevention and management. It highlights the importance of public health strategies focused on reducing these risk factors through targeted interventions. Additionally, equitable healthcare distribution must be considered in shaping effective policies to reduce cancer mortality.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».