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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».