Epidemiology of Malignant and Non-Malignant Primary Brain Tumors in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is lack of knowledge on the epidemiological characteristics of brain tumors in Middle Eastern countries. The objective of this study was to study the epidemiological features of primary brain tumors in Jordan. METHODS: We conducted a prospective cohort study incorporating data from 16 hospitals in Jordan during a 1 year period (May 1, 2011-April 30, 2012). All primary brain tumors diagnosed in Jordan during the study period were identified. The following parameters were retrieved from patients' files: age, gender, histological type, and location. The demographic data of the country was obtained from the National Department of Statistics. RESULTS: A total of 313 primary brain tumors were identified during the study period. The incidence of primary brain tumors in Jordan among the general population was 5.01 per 100,000 person-years (5.38 in females and 4.65 in males). The incidence in pediatric, adult, and elderly patients was 2.09, 7.29, and 14.38 per 100,000 person-years, respectively. The most common histological types were meningioma (26.2%), glioblastoma (18.9%), astrocytoma (14.1%), and pituitary adenoma (9.3%). CONCLUSIONS: The incidence of primary brain tumors in the Jordanian population is relatively low, in part due to the young age of the general population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».