Recent trends in prostate cancer mortality show a continuous decrease in several countries
Notice bibliographique
Résumé
Prostate specific antigen (PSA) screening was introduced to detect prostate cancer at an early stage and to reduce prostate cancer-specific mortality. Until results from clinical trials are available, the efficacy of PSA screening in reducing prostate cancer mortality can be estimated by surveillance of prostate cancer mortality trends. Our study analyzes recent trends in prostate cancer mortality in 38 countries. We used the IARC-WHO cancer mortality database and performed joinpoint analysis to examine prostate cancer mortality trends and identified 3 patterns. In USA, and to a lesser extent in Germany, Switzerland, Canada, France, Italy and Spain, prostate cancer-specific mortality decreased to a level lower than before the introduction of PSA screening. In Australia, New Zealand, Austria, Finland, The Netherlands, Norway, United Kingdom, Hungary, Slovakia, Israel, Singapore, Sweden and Portugal, mortality from prostate cancer decreased but rates remain higher than before the introduction of PSA screening. Prostate cancer mortality continued to increase in Belgium, Denmark, Greece, Ireland, Bulgaria, Czech Republic, Belarus, Ukraine, Russian Federation, Romania, Poland, Argentina, Chile, Cuba, Mexico, Japan, China Hong Kong and the Republic of Korea. The trends in prostate cancer mortality rates in examined countries suggest that PSA screening may be effective in reducing mortality from prostate cancer.
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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 ».