Особливості епідеміології злоякісних новоутворень стравоходу серед населення України за період з 2016 року до 2023 року
Notice bibliographique
Résumé
Цитуйте українською у Ванкувер стилі: Скиба ДВ, Монакова ОС. Особливості епідеміології злоякісних новоутворень стравоходу серед населення України за період з 2016 року до 2023 року. Медицина сьогодні і завтра. 2024;93(3):54-64. https://doi.org/10.35339/msz.2024.93.3.skm Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.14651872 Резюме Рак стравоходу – це надзвичайно серйозна та досить актуальна проблема, яка має велику медико-соціальну значущість. Насамперед це пов’язано з тим, що рак стравоходу належить до найбільш агресивних злоякісних новоутворень та, зазвичай, діагностується на пізніх стадіях захворювання. Було проаналізовано та досліджено дані стандартизованих показників захворюваності та смертності за матеріалами бази Національного канцер-реєстру України в динаміці за період 2016–2021 рр. В результаті дослідження встановлено, що стандартизований показник захворюваності (український стандарт) зменшився на 16,3 %, в той час як стандартизований показник смертності (український стандарт) зменшився на 15,6 %. За офіційними даними Національного канцер-реєстру України, через воєнні дії був утруднений збір даних з онкологічних центрів, тому неможливо було розрахувати стандартизовані показники захворюваності та смертності на кількість населення України за 2022–2023 рр., доступна лише інформація щодо загальної кількості осіб, які перебували на обліку в закладах онкологічної служби на кінець 2023 року. Необхідно зауважити, що у воєнних умовах доступ до якісної медичної допомоги може бути обмеженим, що значно впливає на своєчасну діагностику та лікування раку стравоходу. Ми дійшли висновку, що для ефективної боротьби зі злоякісними новоутвореннями необхідна своєчасна діагностика, лікування та якісна профілактика раку стравоходу. Ключові слова: аналіз динаміки, рак, смертність та захворюваність. Cite in English in Vancouver style: Skyba DV, Monakova OS. Features of the epidemiology of esophageal cancer among the population of Ukraine for the period from 2016 to 2023. Medicine Today and Tomorrow. 2024;93(3):54-64. https://doi.org/10.35339/msz.2024.93.3.skm [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.14651872 Abstract Esophageal cancer is an extremely serious and highly relevant issue with substantial medical and social significance. The significance is primarily due to its aggressive nature, as esophageal cancer progresses rapidly and is often diagnosed in its late stages. Late detection limits treatment options and generally leads to poorer survival outcomes, making it one of the most challenging cancers to manage. A study of data from the National Cancer Registry of Ukraine examined trends in standardized morbidity and mortality rates from 2016 to 2021. Over this period, the standardized morbidity rate decreased by 16.3%, while the standardized mortality rate dropped by 15.6%, suggesting some improvements in early detection and treatment approaches during those years. However, the outbreak of hostilities in Ukraine in 2022 created substantial barriers to healthcare operations, particularly in cancer centers. According to official data, military actions disrupted data collection, making it impossible to calculate standardized morbidity and mortality rates per capita for years 2022–2023. By the end of 2023, only data on the total number of patients registered in cancer care institutions were available. This lack of comprehensive data limits understanding of current trends in esophageal cancer and complicates planning for healthcare resources in the coming years. Wartime conditions pose unique challenges, as access to quality medical care may be restricted or delayed. For conditions like esophageal cancer, where early detection is crucial, limited access can lead to a higher likelihood of advanced-stage diagnoses, ultimately impacting prognosis and survival rates. These circumstances underscore the importance of maintaining continuity in cancer care, even under adverse conditions, through targeted healthcare planning. Keywords: analysis of dynamics, cancer, mortality and morbidity.
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,312 | 0,163 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».