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Enregistrement W2351329815

A comparative study on incidence trends of prostate cancer in part of counties in Guizhou.

2010· article· en· W2351329815 sur OpenAlexaboutno aff
Huang GuiJun, Nan ZheiJun, Xin Quan

Notice bibliographique

RevueXiandai yufang yixue · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerIncidence (geometry)MedicineDemographyChinaCancerCancer incidenceProstateGynecologyGeographyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Objective] To investigate the epidemic characteristics of prostate cancer in part of counties in Guizhou. [Methods] Registration data about prostate cancer from 1994 to 2008 were collected,and data were collected from Dujun,Weng’an,Fuquan,Guiding,Longli,Huishui,Changshun,Dushan,Sandu,Libo,Luodian and Pingtang,and data were classified into three time periods(1994-1998,1999-2003 and 2004-2008) . The morbidity and mortality were analyzed by software Joinpoint Regression Program 3.3.1. The annual percentage variation of morbidity was calculated analyzed by log trans-formation linear regression analysis. [Results] The morbidity of prostate cancer in south area of Guizhou province from 994-1998,1999-2003 and 2004-2008 were 1.72,2.98 and 4.28 per 100000,and the morbidity presented increased trend. While the morbidity showed to be a low level compared with that in American,Canada and some counties in Europe. [Conclusion] The incidence of prostate cancer in China showed a significant increased trend year by year,and prostate cancer might be one of major cancers in China,and we should pay attention to it.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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