Epidemiology of Sebaceous Carcinoma in Alberta, Canada, from 1988 to 2007
Notice bibliographique
Résumé
Background: The epidemiology of sebaceous carcinoma (SC) has not previously been examined in a Canadian population. Objective: To determine the epidemiologic trends of SC in Alberta, Canada, from 1988 to 2007. Methods: This study was a population-based, retrospective, epidemiologic analysis of SC in Alberta over a 20-year span. Results: Over the study period, the age-standardized SC incidence increased from 0.22 per 100,000 to 0.65 per 100,000. Sebaceous carcinoma is a cancer that predominantly affects the elderly (over 85% of cases were in persons 60 years or older). Interestingly, the face (37.7% of cases), not the eyelids (26.2% of cases), was the most frequently affected site overall. Gender-specific trends reflected a slight male predominance (1.4:1) and significant differences in anatomic distribution between the sexes. Conclusion: For unexplained reasons, there has been a threefold increase in SC incidence in Alberta over the last two decades. In addition, there are significant gender-specific differences in the anatomic distribution of SC. Contexte: L'épidémiologie du carcinome sébacé (CS) n'a jamais fait l'objet d'étude au Canada. Objectif: L'étude visait à déterminer les tendances épidémiologiques du CS en Alberta, au Canada, de 1988 à 2007. Méthodes: Il s'agit d'une analyse épidémiologique, rétrospective, fondée sur la population, du CS, en Alberta, sur une période de 20 ans. Résultats: Au cours de la période à l'étude, l'incidence du CS normalisée selon l'âge est passée de 0.22 pour 100,000 à 0.65 pour 100,000. Le carcinome sébacé est un cancer qui touche surtout les personnes âgées (plus de 85% des cas se comptaient parmi les personnes de 60 ans et plus). Point intéressant, la région le plus souvent touchée, dans l'ensemble, était la face (37.7% des cas), et non les paupières (26.2% des cas). Les tendances propres à chaque sexe ont révélé une fréquence légèrement plus élevée chez les hommes que chez les femmes (1.4/1) et des différences importantes entre les sexes quant à la répartition anatomique du siège des lésions. Conclusion: Pour des raisons inconnues, l'incidence du CS a triplé en Alberta au cours des deux dernières décennies. De plus, il existe des différences importantes entre les sexes quant à la répartition anatomique du CS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».