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Enregistrement W1635162237 · doi:10.1186/1742-7622-3-17

Identifying related cancer types based on their incidence among people with multiple cancers

2006· article· en· W1635162237 sur OpenAlexafffundabout
Chris Bajdik, Zenaida Abanto, John J. Spinelli, Angela Brooks‐Wilson, Richard P. Gallagher

Notice bibliographique

RevueEmerging Themes in Epidemiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple and Secondary Primary Cancers
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMichael Smith Health Research BC
Mots-clésCancerMedicineMedical diagnosisPopulationIncidence (geometry)EpidemiologyDemographyCancer registryEpidemiology of cancerInternal medicinePathologyEnvironmental healthBreast cancerMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are several reasons that someone might be diagnosed with more than one primary cancer. The aim of this analysis was to determine combinations of cancer types that occur more often than expected. The expected values in previous analyses are based on age-and-gender-adjusted risks in the population. However, if cancer in people with multiple primaries is somehow different than cancer in people with a single primary, then the expected numbers should not be based on all diagnoses in the population. METHODS: In people with two or more cancer types, the probability that a specific type is diagnosed was determined as the number of diagnoses for that cancer type divided by the total number of cancer diagnoses. If two types of cancer occur independently of one another, then the probability that someone will develop both cancers by chance is the product of the individual probabilities for each type. The expected number of people with both cancers is the number of people at risk multiplied by the separate probabilities for each cancer. We performed the analysis on records of cancer diagnoses in British Columbia, Canada between 1970 and 2004. RESULTS: There were 28,159 people with records of multiple primary cancers between 1970 and 2004, including 1,492 people with between three and seven diagnoses. Among both men and women, the combinations of esophageal cancer with melanoma, and kidney cancer with oral cancer, are observed more than twice as often as expected. CONCLUSION: Our analysis suggests there are several pairs of primary cancers that might be related by a shared etiological factor. We think that our method is more appropriate than others when multiple diagnoses of primary cancer are unlikely to be the result of therapeutic or diagnostic procedures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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