Cancer incidence, mortality and survival trends in Canada, 1970–2007
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Monitoring cancer trends can help evaluate progress in cancer control while reinforcing prevention activities. This analysis examines long-term trends for selected cancers in Canada using data from national databases. METHODS: Annual changes in trends for age-standardized incidence and mortality rates between 1970 and 2007 were examined by sex for 1) all cancers combined, 2) the four most common cancers (prostate, breast, lung, colorectal) and 3) cancers that demonstrate the most recent notable changes in trend. Five-year relative survival for 1992-2007 was also calculated. RESULTS: Incidence rates for all primary cancer cases combined increased 0.9% per year in males and 0.8% per year in females over the study period, with varying degrees of increase for melanoma, thyroid, liver, prostate, kidney, colorectal, lung, breast, and bladder cancers and decrease for larynx, oral, stomach and cervical cancers. Mortality rates were characterized by significant declines for all cancers combined and for most cancers examined except for melanoma and female lung cancer. The largest improvements in cancer survival were for prostate, liver, colorectal and kidney cancers. While the overall trends in mortality rates and survival point to notable successes in cancer control, the increasing trend in incidence rates for some cancers emphasize the need for continued efforts in prevention.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».