A Population-Based Study of the Epidemiology of Pancreatic Cancer: A Brief Report
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Administrative data are used to describe the pancreatic cancer (pcc) population. The analysis examines demographic details, incidence, site, survival, and factors influencing mortality in a cohort of individuals diagnosed with pcc. METHODS: Incident cases of pcc diagnosed in Ontario between 1 January 2004 and 31 December 2011 were extracted from the Ontario Cancer Registry. They were linked by encrypted health card number to several administrative databases to obtain demographic and mortality information. Descriptive, bivariate, and survival analyses were conducted. RESULTS: During the period of interest, 9221 new cases of pcc (4548 in men, 4673 in women) were diagnosed, for an age-adjusted standardized annual incidence in the range of 8.6-9.5 per 100,000 population. Mean age at diagnosis was 70.3 ± 12.5 years (standard deviation). Five-year survival was 7.2% (12.8% for those <60 years of age and 3.6% for those >80 years of age). Survival varied by sex, older age, rural residence, lower income, site of involvement in the pancreas, and presence of comorbidity. CONCLUSIONS: The mortality rate in pcc is exceptionally high. With an increasing incidence and a mortality positively associated with age, additional support will be needed for this highly fatal disease as demographics in Ontario continue to trend toward a higher proportion of older individuals.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| 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) | 0,001 | 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 ».