Epidemiological and Pathological Aspects of Head and Neck Cancers in Togo
Notice bibliographique
Résumé
Purpose:Head and neck cancers are a major public health issue. Its current incidence is unknown in Togo. This study aimed at determining the epidemiological and histological features of head and neck cancers in Togo. Materials and Methods: We examined data from patients files recorded in the registers of laboratory of pathology of the university teaching hospital of Lomé. The study concerned data of the patients received from January 1994 to December 2013. We selected only the files whose diagnosis was a cancer. The parameters analyzed were: frequency, age, gender of patients, site, macroscopic and histological type of cancer. Results: Epidemiological, we collected 5234 cases of cancer of which 309cases ORL cancers, representing 5.1% of all cancer cases. The annual frequency was 15.09 cases. The average age was 45 years ranging from 3 to 87 years and a peak incidence between 41-50 years (20%). Sex ratio of 1.55. Concerning pathological, the salivary gland cancers were the most prevalent (28.2%) followed by larynx cancers (24%). Four groups histological were observed: Carcinomas 196cases (63.43%), lymphomas 105cases (33.98%), 6 cases sarcomas (1.94%) and 2cases melanomas (0.65%). The squamous carcinoma (40.78%) was the most frequent carcinomas. The high grade non-Hodgkin lymphomas (48,4%) were common with prevalent Burkitt lymphoma. Conclusion: the head and neck cancers are prevalent in young adults in Togo. The squamous carcinoma is the most common histological type.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».