High constant incidence rates of second primary cancers of the head and neck: A pooled analysis of 13 cancer registries
Notice bibliographique
Résumé
Scanty data are available on the incidence (i.e., the absolute risk) of second cancers of the head and neck (HN) and its pattern with age. We investigated this issue using data from a multicentric study of 13 population-based cancer registries from Europe, Canada, Australia and Singapore for the years 1943-2000. A total of 99,257 patients had a first primary HN cancer (15,985 tongue, 22,378 mouth, 20,758 pharyngeal, and 40,190 laryngeal cancer), contributing to 489,855 person-years of follow-up. A total of 1,294 of the patients (1.3%) were diagnosed with second HN cancers (342 tongue, 345 mouth, 418 pharynx and 189 larynx). Male incidence rates of first HN cancer steeply increased from 0.68/100,000 at age 30-34 to 46.2/100,000 at age 70-74, and leveled off at older age; female incidence increased from 0.50/100,000 at age 30-34 to 16.5/100,000 at age 80-84. However, age-specific incidence of second HN cancers after a first HN cancer in men was around 200-300/100,000 between age 40-44 and age 70-74 and tended to decline at subsequent ages (150/100,000 at age 80-84); in women, incidence of second HN cancers was around 200-300/100,000 between age 45-49 and 80-84. The patterns of age-specific incidence were consistent for different subsites of second HN cancer and sexes; moreover, they were similar for age-specific incidence of first primary HN cancer in patients who subsequently developed a second HN cancer. The incidence of second HN cancers does not increase with age, but remains constant, or if anything, decreases with advancing age.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».