Global epidemiological trend of cancer incidence and death in adults aged 60 years and older: a systematic analysis of data from GLOBOCAN 2022 and GBD2021
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Updated and comprehensive global assessments of cancer statistics specifically targeting adults aged ≥ 60 years have remained limited. To address this gap, we conducted a systematic epidemiological analysis of cancer burden in this rapidly growing demographic worldwide. METHODS: Population-based data from the Global Cancer Observatory (GLOBOCAN) 2022 and the Global Burden of Diseases (GBD) 2021 were used and analyzed in this study. The main outcomes of this study were age-standardised incidence (ASIR) or mortality rate (ASMR), and average annual percent change (AAPC). A Bayesian age-period-cohort model was employed to project cancer trends through 2050. RESULTS: Globally, adults aged 60 years and older accounted for 65% of cancer diagnoses and 74% of cancer-related deaths in 2022. Among all cancer types, tracheal, bronchus, and lung (TBL) cancers had the highest incidence and mortality rates. Males and populations in high socio-demographic index (SDI) regions experienced a greater cancer burden compared to females and low-SDI populations. The ASIR and ASMR increased steadily with age, peaking in the over 85 age group. Geographically, ASIR was highest in the USA and Canada, followed by Australasia and Western Europe. Central Europe, East Asia, and Western Europe showed the highest ASMR. From 1992 to 2021, while both ASIR and ASMR declined globally, there were ongoing increases in the cancer burden for certain cancers, including breast, prostate, colorectal, pancreatic, and liver cancers. Projections indicate that, by 2050, the number of cases among this age group may rise to 22.2 million annually, with deaths possibly reaching 12.9 million. TBL cancers will remain the leading cause of cancer incidence and death, followed by breast cancer. CONCLUSIONS: The global cancer burden among adults aged ≥ 60 years showed a pronounced heterogeneity across sex, age strata, geographic regions, and SDI levels, and will suffer a sustained increase over the coming decades. Our study offers a comprehensive epidemiological overview for prioritizing precision interventions targeting high-risk populations and policy formulation for aging societies.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».