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Enregistrement W4416998010 · doi:10.1016/j.euros.2025.11.013

Bladder Cancer Burden in the USA: Population Scenarios for 2040

2025· article· en· W4416998010 sur OpenAlex
Hawre Jalal, Stella K. Kang, Fernando Alarid‐Escudero, Stavroula A. Chrysanthopoulou, David U. Garibay-Treviño, Bruce L. Jacobs, Karen M. Kuntz, Praveen Kumar, Jonah Popp, Yuliia Sereda, Mutita Siriruchatanon, John B. Wong, Thomas A Trikalinos

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Open Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesDivision of Cancer Prevention, National Cancer Institute
Mots-clésBladder cancerIncidence (geometry)PopulationDiseaseCancerDisease burdenBurden of disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective: Bladder cancer is the sixth most common cancer among men and is expensive to manage. We independently developed three microsimulation models that describe its natural history and explain epidemiological trends. We projected bladder cancer burden in the USA through 2040 to inform workforce planning. Methods: We calibrated the models to the Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) program incidence data and standardized key inputs. For White men, the highest-incidence subgroup, the models inferred unobservable epidemiological metrics, including lifetime risks by birth cohort and ages of the key events in the natural history. We simulated individual life histories under calibrated parameter sets and summarized the outcomes as yearly rates and counts. Key findings and limitations: Each model's predictions reproduced SEER age- and stage-specific incidence data. Across models, the lifetime risk of bladder cancer grew from approximately 1.5-2.4% in the 1910 to 3.1-4.4% in the 2010 birth cohorts, consistent with longevity and smoking exposure patterns. Of the cancer cases, 75% instantiate after ages 61-64 yr. The median model durations from when a cancer is screen detectable to its clinical manifestation were 2.1-3.3 yr, with a wide range across individuals. Through 2040, the incidence standardized to the 2000 US population declined by 0.4-0.6%/yr (consistent with the declining smoking rates, the most important environmental risk factor), but the annual incidence and new cases increased by 1.5-1.8%/yr (because the baby boomer population is living longer). Modeling supplements incomplete data with assumptions, but similar findings across independent models suggest some robustness to assumptions. Conclusions and clinical implications: Projected cohort longevity and smoking patterns imply an increased disease burden in the future, which may benefit from commensurate increased research and resources. From the inferred natural history, we speculate a theoretical opportunity for screening, which should be investigated with dedicated modeling and empirical studies. Patient summary: Three computer simulation models predicted the future incidence of bladder cancer burden in White men, in whom this cancer is most common. The models found that although the future incidence of bladder cancer would decrease slightly over time (consistent with the declining smoking rates, the most important environmental risk factor), the overall disease burden increased because the baby boomer population is living longer.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,333 · 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