Seasonal patterns of presentation in primary malignant brain tumors and metastases based on a retrospective neuropathologic database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Seasonal variation in the occurrence of several classes of cancer has been observed in the past. However, evidence for such trends in adult central nervous system tumors is scant. We have analyzed the monthly occurrence rates of glioblastomas as well as carcinomas metastatic to the brain in 6,154 neurosurgical patients in Toronto selected from the University Health Network neuropathologic database over a seven-year period (July 2001 to June 2008). The electronic repository was representative of the patient population in southern Ontario, and the case accession dates in the database reflected the onset patterns of the selected tumor groups. A modification to Nam's alternative method to the Roger test was developed to statistically quantify the differences. The results demonstrated significant cyclical occurrence rates of glioblastomas with seasonal peaks in March, June, September and December. Moreover, significant increases in the rates of carcinomas metastatic to the brain were found for January, April and August. Surprisingly, the monthly frequency for the two tumor groups resembled each other in peak/trough topology. Semiquantitative comparison of major histologic features between glioblastomas from a peak (March) and trough (November) month in the seven-year period was performed, revealing differences in the amount of perivascular lymphocytic inflammation. This novel observation may have profound implications for the understanding of the biology of adult central nervous system tumors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».