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Enregistrement W1966036094 · doi:10.2310/7750.2008.07075

Incidence of Cutaneous Malignant Melanoma in the Ottawa Region: 1996 to 2006

2008· article· en· W1966036094 sur OpenAlexaffabout
Tara Nevins, Yinghua Su, Steven Doucette, Nordau Kanigsberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelanomaMedicineIncidence (geometry)DermatologyPopulationHistopathologyBreslow ThicknessPathologyInternal medicineCancerSentinel lymph nodeCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The incidence rates of invasive primary cutaneous malignant melanoma in Canada have shown a gradual tapering in recent years, after decades of increases. This trend suggests that the incidence of melanoma in Canada is stabilizing; however, knowledge of the recent trend for both in situ and invasive tumors was lacking. OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the temporal trend of both in situ and invasive melanoma within the Ottawa region over a 10-year period. METHODS: The histopathology of cutaneous melanomas diagnosed in the Ottawa region was obtained for the years 1996, 2001, and 2006 from the main diagnostic centers servicing the area; however, not all melanomas have been accounted for. All rates are expressed per 100,000 population per year. RESULTS: Melanoma incidence decreased between 1996 and 2001 (-3.83) and increased between 2001 and 2006 (+7.46; p < or = .05). This increase is mainly attributable to in situ melanoma (+5.49; p < or = .05). There has been no statistically significant change in invasive melanoma. CONCLUSIONS: Invasive melanoma incidence in the Ottawa region remained stable, whereas in situ melanoma incidence increased.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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