Patterns in the incidence of age‐related ovarian cancer in South East England 1967–1996
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the age-related trends in the incidence rates of ovarian cancer in South East England between 1967 and 1996. DESIGN: A retrospective review of systematically collected data on ovarian cancer in South East England. METHODS: Data were obtained from the Thames Cancer Registry on the numbers and rates per 100,000 population of ovarian cancer per five-year age group (0-85+) in the 30-year period from 1967 to 1996 from the 26 health authorities in the Thames region. Linear regression was performed to determine the changes in incidence rates of ovarian cancer per age group over time. MAIN OUTCOME MEASURES: The change in overall incidence of ovarian cancer in South East England, as well as the change in incidence of ovarian cancer in each five-year age groups (20-85+) in the 30-year study period. RESULTS: There was a strong positive correlation between ovarian cancer rates and year of diagnosis in women aged > or = 70 years, and this was particularly marked in women > 85 years of age. There was a negative correlation between rates and year of diagnosis in women aged 45-59 years. The analysis did not demonstrate a significant correlation between ovarian cancer rates and year of diagnosis in women < 44 years of age or women aged 60-69 years. CONCLUSIONS: There have been significant changes in the pattern of ovarian cancer incidence in South East England during the 30-year period studied. The observed changes in ovarian cancer incidence in younger women may, in part, be explained by known reproductive factors. The rise in ovarian cancer rates among the older age group is difficult to explain, but has important implications for the future planning and provision of cancer services.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».