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Enregistrement W2056841984 · doi:10.1016/j.canep.2013.09.011

The changing incidence of human papillomavirus-associated oropharyngeal cancer using multiple imputation from 2000 to 2010 at a Comprehensive Cancer Centre

2013· article· en· W2056841984 sur OpenAlexaff
Steven Habbous, Karen Chu, Xin Qiu, Anthony La Delfa, Luke Harland, Ehab Fadhel, Angela Bik‐Yu Hui, Bayardo Perez‐Ordoñez, Ilan Weinreb, Fei‐Fei Liu, John Waldron, Brian O’Sullivan, David P. Goldstein, Wei Xu, Shao Hui Huang, Geoffrey Liu

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyInternal medicineHead and neck squamous-cell carcinomaCancerCohortIncidence (geometry)Human papillomavirusTonsilCancer registryHead and neck cancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Human papillomavirus (HPV) is a risk and prognostic factor for oropharyngeal cancer (OPC). Determining whether the incidence of HPV-associated OPC is rising informs health policy. METHODS: HPV status was ascribed using p16 immunohistochemistry in 683/1474 OPC patients identified from the Princess Margaret Hospital's Cancer Registry (from 2000 to 2010). Missing p16 data was estimated using multiple (n=100) imputation (MI) and validated using an independent OPC cohort (n=214). Non-OPC head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) (n=3262) were also used for time-trend comparison. Regression was used to compare HNSCC subsets and time-trends. The c-index was used to measure the predictive ability of MI. RESULTS: The incidence of OPC rose from 23.3% of all HNSCC in 2000 to 31.2% in 2010 (p=0.002). In the subset of OPC tested for p16, there was no change in p16 positivity over time (p=0.9). However, p16 testing became more frequent over time (p<0.0001), but was nonetheless biased, favouring never-smokers [OR 1.87 (95% CI 1.29-2.70)] and tumors of the tonsil [OR 2.30 (1.52-3.47)] or base-of-tongue [OR 1.72 (1.10-2.70)]. These same factors were also associated with p16-positivity [ORs 3.22 (1.27-8.16), 7.26 (3.50-15.1), 5.83 (2.70-12.7), respectively]. Following MI and normalization, the proportion of OPC that was p16-associated rose from 39.8% in 2000 to 65.0% in 2010, p=0.002, fully explaining the rise in OPC in our patient population. CONCLUSION: The rise in HNSCC referrals seen from 2000 to 2010 at our institution was driven primarily by p16-associated OPC. MI was necessary to derive reliable conclusions when cases with missing data are considerable.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations50
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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