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Enregistrement W2097324044 · doi:10.24095/hpcdp.32.3.03

Trends in incidence of childhood cancer in Canada, 1992–2006

2012· article· en· W2097324044 sur OpenAlexafffundvenueabout
Debjani Mitra, Amanda Shaw, Kayla Hutchings

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesKillam TrustsPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)CancerDemographyPopulationCancer registryResidenceConfidence intervalPediatricsChildhood cancerDiseaseEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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