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Enregistrement W1993015641 · doi:10.3402/ijch.v71i0.18368

Incidence of pancreatic cancer in Greenland 2000–2010

2012· article· en· W1993015641 sur OpenAlexaboutno aff
Jakob Kirkegaard

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerIncidence (geometry)Cancer incidenceMedicineCancerDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inuit people are known to be at an increased risk of cancers usually uncommon to the western world such as cancers of the nasopharynx and salivary glands. But what is the trend regarding pancreatic cancer? OBJECTIVE: To determine the incidence of pancreatic cancer (PC) in Greenland compared with Denmark in the period 2000-2010. STUDY DESIGN: Retrospective register-based study. Cases were retrieved from The Danish Cancer Register and The Greenlandic Patient Register and stratified in 5-year age intervals for each year. Age-standardized incidence ratios (SIR) for each year for Greenland compared with Denmark were calculated using the number of cases and the number of inhabitants in each 5-year age interval and in each country. The average SIR for the entire period was calculated using a weighted average. RESULTS: The study revealed a SIR of 2.38 (95% CI: 1.97-2.86; p<0.0001) indicating a significantly increased incidence of PC in Greenland compared with Denmark. A linear regression analysis showed no significant change in the SIR over time (p for trend 0.25) as well as no significant change isolated in Greenland (p for trend 0.8). Furthermore, the Inuit were significantly younger at the time of diagnosis (mean 62.7 vs. 70.0; p<0.0001). CONCLUSIONS: The age-standardized incidence of PC is 138% higher in Greenland than in Denmark. A part of this could be explained by a higher prevalence of smoking and DM-2. However, the impact of genetic factors cannot be disregarded and should be subjected to further investigation.

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)0,001
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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