Age distribution of nasopharyngeal cancer in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The age standardized rate of head and neck cancer in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA) is 5.7% with nasopharyngeal cancer (NPC) accounting for >40% of all head and neck cancers. This study intends to compare age specific incidence of NPC in KSA and other countries. METHODS: Data from the National Cancer Registry for KSA during the period 1994 through to 1996 was compared with data from the World Health Organization International Agency for Research on Cancer (ARC) in Singapore, China, Kuwait and Canada. RESULTS: There were 373 diagnosed Saudi patients with NPC with high incidence among the young population, with 42/373 (22 males/20 females) patients in the first 20 years of life, showing a sharp increase both in boys and girls until the ages of 12-14 years. From that point the incidence curve for both males and females separates. In females the incidence flattens without an identifiable zenith from the age of 12-14 years and above, compared with their male counterpart where they have another peak in the fifth decade. CONCLUSION: Our study indicates a definite early onset of this malignancy in KSA and a similar pattern to that of China and Singapore. Definite increased incidence, at a young age among both sexes, suggests a possible underlying genetic susceptibility in Saudis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».