आईएसएसएन: 2161-1165

महामारी विज्ञान: खुली पहुंच

खुला एक्सेस

हमारा समूह 1000 से अधिक वैज्ञानिक सोसायटी के सहयोग से हर साल संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप और एशिया में 3000+ वैश्विक सम्मेलन श्रृंखला कार्यक्रम आयोजित करता है और 700+ ओपन एक्सेस जर्नल प्रकाशित करता है जिसमें 50000 से अधिक प्रतिष्ठित व्यक्तित्व, प्रतिष्ठित वैज्ञानिक संपादकीय बोर्ड के सदस्यों के रूप में शामिल होते हैं।

ओपन एक्सेस जर्नल्स को अधिक पाठक और उद्धरण मिल रहे हैं
700 जर्नल और 15,000,000 पाठक प्रत्येक जर्नल को 25,000+ पाठक मिल रहे हैं

में अनुक्रमित
  • सूचकांक कॉपरनिकस
  • गूगल ज्ञानी
  • शेरपा रोमियो
  • जेनेमिक्स जर्नलसीक
  • सेफ्टीलिट
  • कृषि में वैश्विक ऑनलाइन अनुसंधान तक पहुंच (अगोरा)
  • सेंटर फॉर एग्रीकल्चर एंड बायोसाइंसेज इंटरनेशनल (CABI)
  • RefSeek
  • हमदर्द विश्वविद्यालय
  • ईबीएससीओ एज़
  • ओसीएलसी- वर्ल्डकैट
  • CABI पूरा पाठ
  • कैब डायरेक्ट
  • पबलोन्स
  • चिकित्सा शिक्षा और अनुसंधान के लिए जिनेवा फाउंडेशन
  • यूरो पब
  • आईसीएमजेई
इस पृष्ठ को साझा करें

अमूर्त

Predictive Models for Incidence and Economic Burden of Liver Cancer in Saudi Arabia

Shoukri MM, Elsiesy HA, Khafaga Y, Bazarbashi S, Al-Sebayel M, Collison K, Al-Mohanna F

Hepatocellular carcinoma (HCC) is a major cause of cancer-related death worldwide, and the burden of this devastating disease is expected to increase. The variability in the incidence and prevalence of this disease is documented in many epidemiological studies. This variation may be attributed to the variation in the prevalence of major risk factors such as, smoking, drinking, gender, hepatitis B and C viral infection and the Nonalcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD). In order to understand the role of such risk factors in the disease etiology a surveillance system with rich data should be available. We intend to use the Saudi Cancer Registry (SCR) data to establish the relationship between age, gender, and the HCC incidence, and the future burden in terms of the forecasted number of liver cancer cases. Moreover we shall link the information available from the Saudi Transplant Registry (STR) with a model that utilizes the number of forecasted HCC cases to predict the future number of needed liver transplants, and hence the economic burden for the next 10 years. This is done by using the Poisson regression model for count data. The projected information will be reported (within limits of uncertainty) and is expected to play a critical role in guiding health officials on future disease patient management.

अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।