Demographic and Tumor Characteristics of Patients Diagnosed with Nonmelanoma Skin Cancer: 13-Year Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of basal cell carcinoma (BCC) and squamous cell carcinoma (SCC) is increasing worldwide; however, this varies by region. To date, there are limited data about trends of nonmelanoma skin cancer (NMSC) in Canada. OBJECTIVE: To determine the demographic and tumor characteristic changes in patients diagnosed with BCC and SCC from 1993 to 2005 in a dermatology practice in Vancouver, British Columbia. METHOD: A retrospective chart review was conducted on patients with biopsy-confirmed NMSC between 1993 and 2005. Demographic and tumor characteristics were documented for the first two incident BCCs and SCCs per patient, and a descriptive data analysis was undertaken. RESULTS: A total of 1,177 NMSCs were identified from 885 patient charts. The number of BCCs increased from 1993 to 2003 and then decreased until 2005. BCCs and SCCs were generally diagnosed in older people (60+ years); however, an important group of younger patients (20-39 years) was also diagnosed with BCCs. BCCs and SCCs were most commonly seen on the head and neck, but the leg was a common location for SCC in women. CONCLUSION: NMSC is prevalent in British Columbia. These results highlight the fact that NMSC can affect individuals younger than 40 years old. Prevention strategies are warranted to reduce the burden of NMSC in British Columbia.
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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) | 0,001 | 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 ».