Pattern and Distribution of Colorectal Cancer in Tanzania: A Retrospective Chart Audit at Two National Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Background . Colorectal cancer (CRC) is a growing public health concern with increasing rates in countries with previously known low incidence. This study determined pattern and distribution of CRC in Tanzania and identified hot spots in case distribution. Methods . A retrospective chart audit reviewed hospital registers and patient files from two national institutions. Descriptive statistics, Chi square ( χ 2 ) tests, and regression analyses were employed and augmented by data visualization to display risk variable differences. Results . CRC cases increased sixfold in the last decade in Tanzania. There was a 1.5% decrease in incidences levels of rectal cancer and 2% increase for colon cancer every year from 2005 to 2015. Nearly half of patients listed Dar es Salaam as their primary residence. CRC was equally distributed between males (50.06%) and females (49.94%), although gender likelihood of diagnosis type (i.e., rectal or colon) was significantly different ( P = 0.027 ). More than 60% of patients were between 40 and 69 years. Conclusions . Age ( P = 0.0183 ) and time ( P = 0.004 ) but not gender ( P = 0.0864 ) were significantly associated with rectal cancer in a retrospective study in Tanzania. Gender ( P = 0.0405 ), age ( P = 0.0015 ), and time ( P = 0.0075 ) were all significantly associated with colon cancer in this study. This retrospective study found that colon cancer is more prevalent among males at a relatively younger age than rectal cancer. Further, our study showed that although more patients were diagnosed with rectal cancer, the trend has shown that colon cancer is increasing at a faster rate.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».