Prevalence of Head and Neck Tumors in Children under 12 Years of Age Referred to the Pathology Department of Children’s Hospital in Tabriz during a 10-year Period
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims. Head and neck tumors are the most common complaints of people referring to different medical sections, especially in children. The aim of this study was to evaluate the prevalence of these tumors in children less than 12 years of age to provide a better perspective for future studies. Materials and methods. All the files in Department of Pathology at Tabriz Pediatric Hospital from 2001 to 2011 were screened for head and neck tumors in children under 12 years of age. Data including age and gender as well as the type, the location, and benign/malignant characteristic of the tumor were recorded. Data were analyzed by SPSS 15 statistical software, using descriptive statistics and chi-square test. Results. A total of 160 cases were identified. Most of the tumors were benign (68%) and most of the tumors occurred in the neck region (41%). The most frequent benign and malignant tumors were lymphangioma and non-Hodgkin lymphoma, respectively. The majority of benign tumors were found in children younger than 2 years old (P=0.007), but there was no age predilection for malignant tumors. Conclusion. According to our results, benign tumors were more prevalent than malignant ones. Although a low rate of benign tumors in males shows that more attention should be paid to the early diagnosis of head and neck tumors.
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 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 | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».