A population‐based study of pediatric anaplastic large cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anaplastic large cell lymphoma (ALCL) is a relatively rare form of non-Hodgkin lymphoma (NHL) in children constituting 10-15% of this entity. To the authors' knowledge, there are no population-based pediatric studies in the literature, and incidence estimates have not been attempted. METHODS: A population-based study of all children in British Columbia, Canada, younger than 15 years of age presenting between January 1988 and December 1999 with an immunohistologically confirmed diagnosis of CD30+ ALCL was completed. Demographic, ethnic, clinical, treatment, and outcome details were collected on all patients. Population figures were obtained from census data through the BC STATS. RESULTS: Ten patients were identified and confirmed to have ALCL on the basis of morphology and immunohistochemical stains. This equates to an annual incidence of 1.2 per million children younger than 15 years of age. The mean age at diagnosis was 8.23 years with a range of 1.4-13.0 years. There was an overrepresentation of East and Southeast Asian patients (40%) in the ALCL group compared with other subtypes of NHL and the pediatric population of British Columbia. Twenty percent of the patients had evidence of central nervous system (CNS) disease at diagnosis. CONCLUSIONS: The annual incidence of ALCL in children younger than 15 years of age in British Columbia is 1.2 per million. The overrepresentation of East and Southeast Asian ethnic origin remains unexplained. The rate of CNS involvement is much higher than that previously reported in large non-population-based series (0-3%). Although the low numbers do not allow firm conclusions, it would seem prudent to continue to investigate all newly diagnosed patients for CNS involvement in British Columbia.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».