Abstract B017: Trends in early-onset colorectal, appendiceal, and anal tumour incidence by histological subtype in Australia from 1990 to 2020: A population-based time-series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Early-onset bowel cancer incidence (age <50 years) has increased worldwide and is highest in Australia, but how trends vary across age, histology, and anatomical site remains unclear. We investigated appendiceal, proximal colon, distal colon, rectal, and anal cancer incidence trends by age and histology in Australia. Methods: Cancer incidence rate data were obtained from nation-wide cancer registries (1990–2020). Birth cohort-specific incidence rate ratios (IRRs) and annual percentage change were estimated using age-period-cohort modelling and joinpoint regression. Findings: Combining all malignant tumour histologies, early-onset incidence rose 5–9% annually, yielding 4,072 excess cases (1.5 per 100,000 person-years; 15% appendix, 28% colon, 48% rectum, 9% anus). Trends varied by site, period, and age: appendiceal cancer rose from 1990–2020 in 30–49-year-olds; colorectal cancers rose from around 1990–2010 in 20–29-year-olds and from 2010–2020 in 30–39-year-olds; anal cancer rose from 1990–2009 in 40–49-year-olds. Across sites, IRRs increased with successive birth cohorts since 1960. Adenocarcinoma incidence in the 1990s versus 1950s cohort was 2–3-fold for colorectum and 7-fold for appendix. The greatest subtype-specific increases occurred for appendiceal mucinous adenocarcinoma, colorectal non-mucinous adenocarcinoma, and anal squamous cell carcinoma. Colorectal neuroendocrine neoplasms, squamous cell carcinomas, and signet ring cell carcinomas rose across early-onset and later-onset strata. Interpretation: Appendiceal, colorectal, and anal cancer incidence is rising in Australia, with variation across age and histology. These generational shifts suggest evolving risk factor profiles and early-life exposures, highlighting the need to identify drivers of this growing burden. Citation Format: Aaron L. Meyers, James G. Dowty, Khalid Mahmood, Finlay A. Macrae, Christophe Rosty, Daniel D. Buchanan, Mark A. Jenkins. Trends in early-onset colorectal, appendiceal, and anal tumour incidence by histological subtype in Australia from 1990 to 2020: A population-based time-series analysis [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr B017.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».