Survey on childhood solid malignant tumors in cases admitted to mofid pediatric hospital from 1996-2010: a single-center study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As children comprise a considerable proportion of our population, the importance of local epidemiologic research and geographic and racial differences can't be disputed on childhood malignancies. METHODS: In this descriptive retrospective study, we extensively reviewed the medical records of patients younger than 15 years of age, diagnosed with solid malignant tumors, from 1996 to 2010, using the last version of International Classification of Childhood Cancers. RESULTS: In our study the order of incidence of solid malignancies was relatively similar to the other national studies, with lymphomas and Central Nervous System (CNS) tumors as the most common, followed by Sympathetic Nervous System (SNS) tumors, soft tissue sarcomas and renal tumors. The peak age of diagnosis was between 1 and 4 years old. In our study, the overall male to female ratio was 1.38, with a trend towards male dominance in the older age groups. We also observed a disturbing trend of childhood solid malignancies. The total number of cases almost doubled from 2009(54(6.9%)) to 2010(96(12.2%)) .This trend was particularly detected in CNS and SNS tumors. Further analysis showed that malignant CNS tumors had played a more pronounced role in this change. CONCLUSION: Changes in trends of some tumor categories have illustrated a desperate need to further research in regional and national levels. Also the gathered data can be used to make more accurate programs for a better control of cancer and to help policymakers to allocate more evidence-based resource for hospitals.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».