The worldwide incidence and prevalence of primary brain tumors: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary brain tumors are a heterogeneous group of benign and malignant tumors arising from the brain parenchyma and its surrounding structures. The epidemiology of these tumors is poorly understood. The aim of our study is to systematically review the latest literature on the incidence and prevalence of primary brain tumors. METHODS: The systematic review and meta-analysis were conducted according to a predetermined protocol and established guidelines. Only studies reporting on data from 1985 onward were included. Articles were included if they met the following criteria: (i) original research, (ii) population based, (iii) reported an incidence or prevalence estimate of primary brain tumors. RESULTS: From the 53 eligible studies overall, 38 were included in the meta-analysis. A random-effects model found the overall incidence rate of all brain tumors to be 10.82 (95% CI: 8.63-13.56) per 100 000 person-years. The incidence proportion estimates were heterogeneous, even among the same tumor subtypes, and ranged from 0.051 per 100 000 (germ cell tumors) to 25.48 per 100 000 (all brain tumors). There were insufficient data to conduct a meta-analysis of the prevalence of primary brain tumors. CONCLUSIONS: There is a need for more accurate and comparable incidence and prevalence estimates of primary brain tumors across the world. A standardized approach to the study of the epidemiology of these tumors is needed to better understand the burden of brain tumors and the possible geographical variations in their incidence.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».