Changing burden of adult early-onset cancers: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Adult early-onset cancers, i.e., diagnosed before the age of 50, appear to be rising globally, raising major concerns among the public and health authorities. However, distinctions between trends in the absolute numbers of cases, crude rates, and age-standardized rates are often unclear. Comparisons with later-onset cancers are also often missing, making it difficult to assess age-specific patterns. We described long-term changes in the burden of adult early-onset cancers, compared to later-onset cancers, from 1982 to 2021 in Switzerland. Methods We used population-based data from the Swiss National Institute for Cancer Epidemiology and Registration. We included all primary invasive malignant cancers from 1982 to 2021, except non-melanoma skin cancer. Adult early-onset cancers were defined as cancer diagnoses or deaths between ages 20 to 49, and later-onset at the age of 50 or older. We calculated absolute numbers, crude rates, and age-standardized incidence (ASIR) and mortality (ASMR) rates per 100,000, stratified by sex. Relative changes in ASIR and ASMR were assessed from 1982 to 2021. Results In 2021, early-onset cancers accounted for 10% of 48,850 diagnosed cases, compared to 13% in 1982. From 1982 to 2021, the absolute number of new early-onset cases increased by 56% compared to 111% for later-onset cases. The ASIR increased similarly for early- (+13%) and later-onset cancers (+12%). Among men, the ASIR was stable for early- (-0.2%) and increased for later-onset cancers (+5%). Among women, the ASIR rose similarly for early- (+22%) and later-onset cancers (+26%). The ASMR dropped by 64% for early-onset and by 41% for later-onset cancers. Conclusions Early-onset cancers showed a smaller rise in the absolute number of new cases compared to later-onset cancers, while the increase in age-standardized incidence rates was similar in both groups. Mortality rates have greatly decreased, showing substantial progress in fighting the disease. Key messages • Long-term changes in cancer trends were not specific to early-onset cancers, and these cancers still represent a minor portion of the overall cancer burden. • Distinguishing between absolute numbers and age-standardized cancer rates is essential to accurately assess the changing burden of cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».