Demographic patterns of cutaneous T‐cell lymphoma incidence in Texas based on two different cancer registries
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous T-cell lymohomas (CTCLs) are rare, but potentially devastating malignancies, with Mycosis fungoides and Sézary Syndrome being the most common. In our previous study, we identified and described regions of geographic clustering of CTCL cases in Texas by analyzing ~1990 patients using two distinct cancer registries. In the current work, we describe in detail demographic patterns for this malignancy in our study population and apply logistic regression models to analyze the incidence of CTCL by sex, race, age, and clinical stage at the time of diagnosis. Furthermore, using Fisher's exact test, we analyze changes in incidence over time in the identified Houston communities with unusually high CTCL incidence. While CTCL primarily affects Caucasian individuals >55 years old, we confirm that it presents at a younger age and with more advanced disease stages in African-American and Hispanic individuals. Also, we demonstrate a significant increase in CTCL incidence over time in the identified communities. Spring, Katy, and Houston Memorial areas had high baseline rates. Furthermore, a statistically significant disease surge was observed in these areas after ~2005. This report supplements our initial study documenting the existence of geographic clustering of CTCL cases in Texas and in greater detail describes demographic trends for our patient population. The observed surge in CTCL incidence in the three identified communities further argues that this malignancy may be triggered by one or more external etiologic agents.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle