Incidence trends and gender differences in malignant mesothelioma in New South Wales, Australia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Features of malignant mesothelioma reportedly differ between men and women, including occupational asbestos exposure, histological subtype, and median survival. In this study, incidence trends and clinical features for malignant mesothelioma were compared between genders in New South Wales (NSW), where notification of malignant mesothelioma to the Central Cancer Registry is a statutory requirement. METHODS: Notifications to the Central Cancer Registry were compared with those to the registry of the NSW Workers' Compensation (Dust Diseases) Board. The latter includes occupational and clinical data. RESULTS: Of the 3090 cases of malignant mesothelioma reported to the Central Cancer Registry between 1972 and 2004, 456 (15%) were female. Altogether 1995 malignant mesotheliomas were compensated between 1969 and 2004, of which 105 (5%) occurred among women. The incidence increased for both genders by approximately 15-fold. Median survival was similar for the men and women for all of the cases (7 versus 6 months), but was better among the women who received compensation (8.5 versus 10.4 months, P<0.0001). The mean disease latency (42.8 years) increased over the study period (P<0.001). CONCLUSIONS: In New South Wales over the last 30 years, the total number of malignant mesotheliomas and the number of compensated cases of malignant mesothelioma have risen for both genders. The mean latency is increasing, and increasing numbers of "nonoccupational" cases are being reported. Survival remains poor.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».