The changing incidence of human papillomavirus-associated oropharyngeal cancer using multiple imputation from 2000 to 2010 at a Comprehensive Cancer Centre
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».