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Enregistrement W4415760805 · doi:10.31344/ijhhs.v9i4.869

Trends, Risk Factors and Treatment of Common Cancers: Outcome of Hospital Based Survey Conducted in Dhaka, Bangladesh

2025· article· W4415760805 sur OpenAlexaff
Abu Sadat Mohammad Nurunnabi, Mohammad Asaduzzaman, Mohammad Jahangir Alam, Sadia Nusrat Alamgir

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Human and Health Sciences (IJHHS) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerLung cancerStomach cancerIncidence (geometry)Radiation therapyDiseaseChemotherapyChewing tobaccoColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In Bangladesh, the estimated incidence of 12.7 million new cancer cases will rise to 21.4 million by 2030. Objective: The study aims to provide information about the common cancer types, predisposing risk factors and modalities of treatment among the Bangladeshi cancer patients. Methods: This cross-sectional, descriptive study was conducted between July and December of 2014, in different cancer hospitals located in Dhaka city, Bangladesh. Interviews were conducted based on a semi-structured questionnaire with 550 histopathologically confirmed cancer patients or patients having radio-pathological and clinical evidence of cancer (339 men and 211 women). Results: Among the male patients, the leading cancers were lung (23%), followed by mouth and oropharynx (16.52%), stomach (14.45%), colorectal (10.91%) cancers and others (35.12%). Among the female, breast cancer (31.75%) was the highest, followed by cancer of cervix (27.96%), ovary (18%), mouth and oropharynx (13.27%), stomach (4.74%) and others (4.28%). Among the risk factors of male cancer patients, tobacco smoking was considered highest (76.4%), followed by chewing betel leaf and nuts (61.65%) and chronic disease (58.4%). Among women, the attributable fraction of cancer causing by recurrent STDs (37.91%) was found as the highest, followed by obesity (36.97%), chronic disease (32.7%), chewing betel leaf and nuts (23.22%) and tobacco smoking (26.54%). Main treatment modalities were surgery, chemotherapy and radiotherapy applied either individually or in combination. Most of the patients received chemotherapy (54.72%), followed by chemotherapy with radiation (32%). Only 7.81% patients got palliative care. Conclusion: There are resource-strained oncology units in different public hospitals along with few private hospitals in Dhaka. However, this survey revealed that many patients lack access to cancer awareness programme, cancer screening facilities, availability of low-cost drugs, therapies and palliative care. Hence, promotion of health education, behavioural change communication and development of treatment facilities and manpower are recommended. International Journal of Human and Health Sciences Vol. 09 No. 04 Oct’25 Page: 252-256

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)0,000
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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