Hematologic cancers in the SAARC region: current burden in 2022 and projections to 2050
Notice bibliographique
Résumé
1 Hematologic malignancies in the SAARC region pose a growing burden, with incidence and mortality varying across countries 2 Disparities in healthcare infrastructure contribute to high mortality-to-incidence ratios, and require regionally tailored strategies South Asia, comprising the SAARC nations, bears a disproportionately high cancer mortality relative to incidence. Hematologic malignancies, though potentially curable with timely diagnosis and treatment, remain understudied in this region. We examined the burden, distribution, and future projections of hematologic cancers across SAARC countries to inform equitable cancer control strategies. We used GLOBOCAN 2022 data from the Global Cancer Observatory and UN population estimates to assess incidence and mortality for non-Hodgkin lymphoma (NHL), Hodgkin lymphoma (HL), leukemia, and multiple myeloma across SAARC countries. We report age-standardised incidence and mortality rates (ASIR/ASMR) per 100,000, and mortality-to-incidence ratios (MIRs). Future projections to 2045 were estimated under constant rate assumptions. In 2022, 148,312 hematologic cancers were diagnosed in the SAARC region, including 63,448 cases of leukemia, 52,363 cases of NHLs, 19,922 cases of multiple myeloma, and 12,579 cases of Hodgkin lymphoma. India accounted for over three-quarters of all cases, followed by Pakistan. In terms of age-standardized incidence rates, leukemia was the most common subtype, with highest ASIR in Maldives (6.7 per 100,000 males) and highest ASMR in Pakistan (3.4 per 100,000). In 2022, 30582 deaths from NHL, 4645 deaths from Hodgkin’s lymphoma, 17199 deaths from multiple myeloma, and 46671 deaths from leukemia occurred in SAARC. MIRs ranged widely, from 0.52 (Sri Lanka, NHL) to 1.0 (Bhutan, multiple myeloma). By 2045, 236,000 new cases and 163,149 deaths are projected, with India bearing the greatest burden. Substantial disparities in diagnostic access and healthcare infrastructure persist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».