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Enregistrement W4417248955 · doi:10.14309/01.ajg.0001140244.33299.e2

S3196 Analyzing Trends in Upper Gastrointestinal Tract Cancer Mortality Rates in the United States From 1999-2020

2025· article· en· W4417248955 sur OpenAlexaboutno aff
Huda Ahmed, Umar Ali Khan, Bisher Sawaf, Ahmad Shahid, Amine Rakab, Muhammad Hamza Shuja, Amin Abu Hejleh, Syed Hasan Shuja

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMortality rateDeath certificateEtiologyCancerPacific islandersPopulationQuarter (Canadian coin)Epidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Gastrointestinal (GI) cancers account for approximately a quarter of global cancer cases, with one-third occurring in the upper tract (esophagus, stomach, duodenum). Their shared etiology warrants a collective mortality trend analysis to identify vulnerable populations. This study analyzes mortality trends in upper GI cancer mortality in the United States from 1999-2020. Methods: We utilized death certificate data from the CDC WONDER database spanning 1999-2020, focusing on upper GI tract cancers using ICD-10 codes: C15.0-C15.5, C15.8-C15.9, C16.0-C16.6, C16.8-C16.9, and C17.0. Age-adjusted mortality rates (AAMRs) per 100,000 population were calculated and stratified by sex, race/ethnicity, age group, geographic region, and urbanization. Joinpoint regression analysis identified statistically significant changes in temporal trends, expressed as Average Annual Percent Change (AAPC). Results: A total of 559,403 deaths from upper GI cancers were recorded in the U.S. from 1999 to 2020, with an overall decline in mortality (AAPC -1.58%). Men exhibited a substantially higher mortality rate than women (mean AAMR 33.93 vs 11.42) and a slower decline in rates (AAPC -1.62% vs -1.96%). Non-Hispanic (NH) Black individuals had the highest AAMRs (21.6) but also experienced the steepest decline (AAPC -3.51%). Other racial/ethnic groups had the following AAMRs: NH American Indian/Alaska Native (79.5), NH Asian/Pacific Islander (22.21), Hispanic (20.86), and NH White (20.43). Regionally, the Northeast had the highest burden (AAMR 22.8) but also the greatest decline (AAPC -2.02%), while the Midwest saw the slowest decrease (AAPC -1.15%). Urban areas had higher AAMRs in 1999 (25.92) compared to rural areas (23.34) but experienced a sharper decline (AAPC -1.74% vs -0.80%), resulting in lower mortality in urban areas by 2020 (20.1 vs 21.45). State-level analysis showed the District of Columbia (AAMR 28.62), Alaska (25.51), Rhode Island (24.29), Maine (24.16), Massachusetts (23.93), and Louisiana (23.81) ranked in the top 90th percentile for mortality burden. Conclusion: This study found a sustained decline in upper GI cancer mortality, reflecting advancements in preventative medicine, screening modalities, and targeted treatment. However, persistent disparities remain among men, African Americans, and rural populations. This highlights the need for tailored public health approaches and healthcare reforms to better reach high-risk groups and enhance outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,341 · 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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