全球负担和头癌的未来趋势:基于深度学习的分析 (1980-2030年)
Qiongyuan Hu1, Shuai Lv2, Xinyu Wang1
1Department of Otorhinolaryngology Head and Neck Surgery, The Second Affiliated Hospital of Anhui Medical University, Hefei, Anhui, China.
PloS one
|April 9, 2025
概括
全球头癌 (HNC) 发病率正在上升,特别是在中低SDI地区和女性中. 深度学习模型准确地预测了未来的趋势,突出了疾病负担的显著区域和性别差异.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 在瘤学瘤学.
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 头癌 (HNC) 是一个重大的全球健康挑战.
- 准确评估HNC负担对于卫生政策和决策至关重要.
研究的目的:
- 使用2021年全球疾病负担 (GBD) 数据分析HNC的全球负担.
- 用一种新的基于变压器的模型 (HNCP-T) 预测未来的HNC趋势.
主要方法:
- 在204个国家 (1980-2021) 中对HNC的年龄标准化发病率,死亡率和DALY进行分析.
- 使用基于变压器的模型 (HNCP-T) 进行趋势预测 (2022-2030年) 基于估计的年度百分比变化 (EAPC).
主要成果:
- 全球HNC发病率从1980-2021年增加,男性负担更高,随年龄增长而增加,并集中在低至中等SDI地区.
- 预计ASIR将上升 (EAPC=0.22),而ASDR在女性 (EAPC=-0.92) 中的下降比男性 (EAPC=-0.54) 更快.
- 低至中等SDI国家面临最快的ASIR增长;ASDR和DALY利率显示不同的区域下降.
结论:
- 该研究使用GBD 2021数据对全球HNC负担进行了全面分析.
- 该HNCP-T模型在预测未来的HNC趋势方面表现出准确性,揭示了显著的区域和性别差异.
- 深度学习模型在疾病负担预测的传统方法上具有宝贵的优势.
