Incidence Patterns of Central Nervous System Germ Cell Tumors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incidence patterns of central nervous system (CNS) germ cell tumors (GCTs) have been reported, but the influence of underlying host risk factors has not been rigorously explored. We aimed to determine in a large, population-based cancer registry how age, sex, and race, influence the occurrence of CNS GCTs in the pediatric population. METHODS: Using the Surveillance, Epidemiology, and End Results registry, we identified cases of histologically confirmed GCTs in children, adolescents, and young adults (age 0 to 29 y), diagnosed between 1973 and 2004. The cases were limited to only those with the International Classification of Childhood Cancer Xa: intracranial and intraspinal germ-cell tumors. Incidence rates (per 10,000) for each sex and race were plotted for single-age groups, and then stratified by tumor location and pathology subtype. RESULTS: The sample included a total of 638 cases (490 males). Males had significantly higher rates of CNS GCTs than females. Male and female rates diverged significantly starting at the age of 11 years and remained widely discrepant until the age of 30 years. There were more germinomas than nongerminomas in both sexes. Germinomas peaked in incidence during adolescence, whereas nongerminoma incidence remained relatively constant in children and young adults. Tumor location differed strikingly by sex (P<0.0001) with pineal location more common in males (61.0% vs. 15.5%). Asian race was associated with a higher rate of CNS GCTs than other races. CONCLUSIONS: Males have higher incidence of CNS GCTs, primarily germinomas, than females, starting in the second decade. Pineal location is strongly associated with male sex, with pineal germinomas representing over half of all CNS GCTs in males. Asian-Americans have higher rates than other races. These findings suggest a robust but poorly understood influence of sex, either genetic or hormonal, and race on the occurrence of CNS GCTs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».