Cancer incidence patterns among children and adolescents in Taiwan from 1995 to 2009: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently, little information is available on childhood cancer incidence rates in Eastern Asia. The objective of this study was to report the first population-based cancer surveillance of children and adolescents in Taiwan. METHODS: Data from the Taiwan Cancer Registry were examined for cancer frequencies and incidence rates among individuals ages birth to 19 years from 1995 to 2009. Types of cancers were grouped according to the International Classification of Childhood Cancer. Rates were compared by sex and age. For further comparisons with other countries, rates were age standardized to the 2000 world standard population in 5-year age groups. Trends in incidence rates also were evaluated. RESULTS: In total, 12,315 individuals were diagnosed with childhood cancers, for an age-standardized incidence rate (ASR) of 132.1 per million person-years from 1995 to 2009. The male-to-female incidence rate ratio was 1.19. Overall, leukemias were the most common cancer (ASR, 39.1 per million person-years), followed by central nervous system neoplasms (15.8 per million person-years), and lymphomas (15.3 per million person-years). During the 15-year study period, the incidence rates increased by 1% annually. Compared with other countries, the rate of hepatic tumors was 2 times greater in Taiwan. The rate of germ cell neoplasms in Taiwan was similar to that in the United States and was 1.3 to 1.9 times greater compared with Canada, Brazil, Israel, and Japan. CONCLUSIONS: Based on the current data, the observed increase in overall incidence rates was attributable only marginally to improvements in case ascertainment and diagnostic procedures. The high rates of malignant hepatic tumors and germ cell neoplasms in Taiwan suggest variations in the background risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».