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Enregistrement W2094252783 · doi:10.3109/10428194.2013.827785

Preservation of lower incidence of chronic lymphocytic leukemia in Chinese residents in British Columbia: a 26-year survey from 1983 to 2008

2013· article· en· W2094252783 sur OpenAlexaffabout
Vivien Mak, Dkm Ip, Oscar Mang, Chinmay B. Dalal, Steven J.T. Huang, Alina S. Gerrie, Tanya L. Gillan, Khaled M. A. Ramadan, Cynthia L. Toze, Wing‐Yan Au

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic lymphocytic leukemiaIncidence (geometry)DemographyMedicineCancer registryCancer incidencePopulationStandardized rateChinese populationLeukemiaInternal medicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of chronic lymphocytic leukemia (CLL) in the Asian population is up to 10 times lower than that in Caucasians. Studies on CLL in Asian residents in North America may help to determine the relative genetic and environmental causes of such a difference. Computerized records of CLL incidence from the combined British Columbia (BC) databases (n = 2736) and the Hong Kong Cancer Registry (HKCR, n = 572) were traced. Ethnic Chinese cases of CLL in BC were identified (n = 35). The world age standardized rates (WASRs) of CLL (per 100 000) were calculated in BC (1.71), HK (0.28) and BC Chinese (0.4), respectively. Using standard incidence ratios (SIRs), the observed BC Chinese case number was comparable to the figure projected from HK rates (SIR 1.3, p = 0.1) but significantly lower than the figure following BC rates (SIR 0.22, p < 0.0001). The difference was maintained over both genders, in all age groups and through the years. Our data over three decades suggest that genetic factors outplay environmental factors to give lower CLL rates in Chinese.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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