Epidemiological features and prognostic factors of cutaneous head and neck melanoma: a population-based study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the epidemiological features of cutaneous head and neck melanoma (CHNM) and to identify factors associated with mortality from this disease. DESIGN: A population-based cohort study. SETTING: Patients treated for CHNM in Ontario between January 1, 1994, and December 31, 2002, were identified through the provincial Cancer Registry. A Cox proportional hazards regression model was used to analyze the data. PATIENTS: A total of 2218 patients with CHNM were identified, comprising 15.8% of all melanomas in Ontario. The mean age of the cohort was 66 years (SD, 16 years); 1363 patients (61.5%) were males. MAIN OUTCOME MEASURE: Patients' vital status (dead or alive). RESULTS: The incidence of CHNM increased from 2.0 per 100,000 in 1996 to 2.7 per 100,000 in 2001, while mortality remained stable. The Cox proportional hazards regression model showed that increased age (hazard ratio [HR], 1.06; 95% confidence interval [CI], 1.04-1.06) and male sex (HR, 1.31; 95% CI, 1.03-1.66) had a significantly higher risk of death. Patients with lesions of the scalp and neck had a 53% higher risk of death than those with lesions of the face. Nodular melanoma (HR, 1.61; 95% CI, 1.17-2.24) had the worst prognosis compared with other morphological types. Increased tumor thickness (HR, 1.05; 95% CI, 1.03-1.07), ulceration (HR, 1.53; 95% CI, 1.08-2.07), and Clark level V (HR, 1.52; 95% CI, 1.01-2.22) were significantly associated with increased mortality. CONCLUSIONS: Our study demonstrated an increase in the incidence of CHNM. Advanced age, male sex, nodular morphological features, tumor thickness, ulceration, and Clark level V carried a significant risk of death, whereas facial melanomas had a favorable prognosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».