Mortalidad por Cáncer en México: actualización 2015
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El cáncer es una de las principales causas de mortalidad en México y se espera que su tasa aumente en los próximos años, principalmente debido al envejecimiento de la población; sin embargo, pocos estudios exhaustivos evaluando la mortalidad por cáncer se han publicado recientemente.Objetivo: Proporcionar una actualización de la mortalidad por cáncer en México.Material y métodos: Se analizaron los certificados oficiales de defunción de la base de datos del Instituto Nacional Estadística y Geografía (INEGI) y las tendencias de población del Consejo Nacional de Población (CONAPO).Resultados: En 2015 hubo 85,201 muertes por cáncer en México, con una tasa global estimada de 70.5/10 5 (hombres 70.6/10 5 y mujeres 70.1/10 5 ).Del año 2010 al 2015, la tasa de mortalidad general por cáncer se incrementó un 5.4%, de 66.6/10 5 a 70.5/10 5 .Los cinco primeros tipos de cáncer causas de muerte fueron: de próstata 10.9/10 5 , de mama 10.1/10 5 , cáncer cervicouterino 6.4/10 5 , de pulmón 5.7/10 5 y de hígado 5.2/10 5 .Las tasas de mortalidad por cáncer de pulmón y cervical han disminuido desde el año 2000.Conclusiones: Las tasas de mortalidad por cáncer siguen aumentando en México, sin embargo, la tasa de algunos tipos de cáncer comienza a estabilizarse.El cáncer de próstata es la principal causa de muerte por cáncer en México.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".