ISSN: 2161-1165

Эпидемиология: открытый доступ

Открытый доступ

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Индексировано в
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Генамика ЖурналSeek
  • БезопасностьЛит
  • Доступ к глобальным онлайн-исследованиям в области сельского хозяйства (AGORA)
  • Международный центр сельского хозяйства и биологических наук (CABI)
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • Полный текст CABI
  • Кабина прямая
  • Публикации
  • Женевский фонд медицинского образования и исследований
  • Евро Паб
  • ICMJE
Поделиться этой страницей

Абстрактный

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.