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Enregistrement W1605206997 · doi:10.5539/gjhs.v8n1p189

Epidemiology and Trend of Head and Neck Cancers in Iran

2015· article· en· W1605206997 sur OpenAlexvenueno aff
Maryam Mirzaei, Seyedeh Akram Hosseini, Mahshid Ghoncheh, Fahimeh Soheilipour, Shahin Soltani, Fatemeh Soheilipour, Hamid Salehiniya

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyHead and neckMedicineHead (geology)DemographySurgeryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Head and neck cancers are the sixth common cancer worldwide. It is necessary to inform the trend of incidence for health planning. This study aimed to investigate the trend of head and neck cancers in Iran. METHODS: This study was carried out based on national report on cancer registry in Iran. The crude incidence rate was calculated as per 100,000 people, and Age Standardized incidence Rate (ASR) was estimated using direct standardization and the standard population of World Health Organization (W.H.O). Data was analyzed using the Cochran-Armitage test for linear trend and software of WinPepi 2.1. RESULTS: A total of 25,952 cases of cancers of the head and neck have been registered between 2003 and 2009. The age-standardized incidence rate reached from 4.8 cases per 100,000 in 2003 to 8.5 and 7.4 in 2008 and 2009, respectively, which revealed significantly increasing trends. CONCLUSIONS: According to increasing trend age-standardized rate of head and neck cancer in Iran, it is recommended to identify risk factors and vulnerable groups in order to reduce the burden of this type of cancers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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