Trends in incidence of childhood cancer in Canada, 1992–2006
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer is the leading cause of disease-related death in children aged 1 to 14 years in Canada. Despite the importance to public health of childhood cancer, there have been few reports on Canadian trends published in the peer-reviewed literature. This study examines childhood cancer trends by age, sex, and province of residence using the most current cancer registration data. METHODS: Data from the population-based Canadian Cancer Registry were used to compute incidence trends in primary cancers diagnosed between 1992 and 2006 in children (0-14 years) for the 12 major diagnostic groups of the International Classification of Childhood Cancer, 3rd Edition. RESULTS: Between 1992 and 2006, incidence rates for all cancers remained stable, although trends varied by cancer type. We observed a significant decrease in retinoblastoma in boys for the entire period (-6.5% per year) and an increase in leukemia from 1992 to 1999 (+3.5% per year). In girls, there was a significant decrease in renal tumours from 1998 to 2006 (-5.7% per year) and an increase in hepatic tumours from 1997 to 2006 (+8.1% per year). Differences by age and province were also apparent. Some caution should be exercised when interpreting trends involving a small number of cases per year and those with wide 95% confidence intervals. CONCLUSIONS: Our findings suggest an ongoing need for population-based surveillance and etiologic research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».