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.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».