Identification of geographic clustering and regions spared by cutaneous T‐cell lymphoma in Texas using 2 distinct cancer registries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cutaneous T-cell lymphomas (CTCLs) (mycosis fungoides and its leukemic variant, Sezary syndrome) are rare malignancies. Reports of the occurrence of mycosis fungoides in married couples and families raise the possibility of an environmental trigger for this cancer. Although it has been suggested that CTCL arises from inappropriate T-cell stimulation, to the authors' knowledge no preventable trigger has been identified to date. METHODS: Using region, zip code, age, sex, and ethnicity, the authors analyzed the demographic data of 1047 patients from Texas who were seen in a CTCL clinic at The University of Texas MD Anderson Cancer Center during 2000 through 2012 (the MDACC database) and 1990 patients who were recorded in the population-based Texas Cancer Registry between 1996 and 2010. Subsequently, data from both databases were cross-analyzed and compared. RESULTS: The current study findings, based on the MDACC database, documented geographic clustering of patients in 3 communities within the Houston metropolitan area, in which CTCL incidence rates were 5 to 20 times higher than the expected population rate. Analysis of the Texas Cancer Registry database defined the CTCL population rate for the state to be 5.8 cases per million individuals per year (95% confidence interval, 5.5-6.0 per million individuals per year), thus confirming the observations from the MDACC database and further highlighting additional areas of geographic clustering and regions spared from CTCL in Texas. CONCLUSIONS: The current study documented geographic clustering of CTCL cases in Texas and argued for the existence of yet unknown external causes/triggers for this rare malignancy.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».