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Enregistrement W2106860974 · doi:10.3109/10428194.2011.601475

Lower incidence of plasma cell neoplasm is maintained in migrant Chinese to British Columbia: findings from a 30-year survey

2011· article· en· W2106860974 sur OpenAlexaffabout
Vicky Chan, Kevin Song, Oscar Mang, Dkm Ip, Wing Y. Au

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensBC Cancer AgencyLeukemia & Lymphoma Society of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Confidence intervalDemographyEthnic groupMedicineStandardized rateEtiologyPopulationPlasma cell neoplasmEthnic chineseEpidemiologyMultiple myelomaInternal medicinePlasmacytoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The etiology of plasma cell myeloma (PCM) is largely unknown. Its incidence varies widely in different ethnic groups. Migrant study may help determine the relative contributions of genetic versus environmental factors to PCM pathogenesis. We performed a retrospective review of the computerized records of all patients diagnosed with PCM between 1975 and 2004 in British Columbia (BC), and identified patients of Chinese ethnicity. This was compared with PCM incidence in Hong Kong (HK) Chinese. Age distributions of HK, BC and BC Chinese populations were obtained from the census departments to calculate world age-standardized rates (WASRs). The WASR of PCM over the 30-year period in BC Chinese was 1.64/100 000 person-years (95% confidence interval [CI] 1.37-1.93). This was similar to the WASR observed in HK (1.78, 95% CI 1.73-1.83), with a standardized incidence ratio (SIR) of 0.91 (95% CI 0.74-1.10). The rate was much lower than that in the BC non-Chinese background population (WASR 3.59, 95% CI 3.50-3.68; SIR 0.46, 95% CI 0.38-0.56). The lower rates in BC Chinese were maintained across all years, both genders and in all age groups above 45 years. Our observations suggest a strong genetic component as the cause of differences in the ethnic predisposition to PCM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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