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Enregistrement W2591307642 · doi:10.1002/ijc.30665

An estimate of the number of people in Italy living after a childhood cancer

2017· article· en· W2591307642 sur OpenAlexaboutno aff
Silvia Francisci, Stefano Guzzinati, Luigino Dal Maso, Carlotta Sacerdote, Carlotta Buzzoni, Anna Gigli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroMinistero della Salute
Mots-clésMedicineCancerChildhood cancerPediatricsPopulationQuarter (Canadian coin)DemographyChildhood leukemiaGerontologyLeukemiaEnvironmental healthInternal medicineLymphoblastic Leukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancers diagnosed in children below the age of 15 years represent 1.2% of all cancer cases, and survival after a childhood cancer has greatly improved over the past 40 years in all high income countries. This study aims to estimate the number of people living in Italy after a childhood cancer for all cancers combined and for a selection of cancer types. We computed 15-year prevalence using data from 15 Italian population-based cancer registries (covering 19% of Italian population) and estimated complete prevalence for Italy by using the CHILDPREV method, implemented in the COMPREV software. A total of 44,135 persons were alive at January 1st, 2010 after a cancer diagnosed during childhood. This number corresponds to a proportion of 73 per 100,000 Italians and to about 2% of all prevalent cases. Among them, 54% were males and 64% had survived after being diagnosed before 1995, the start of the observation period. A quarter of all childhood prevalent cases were diagnosed with brain and central nervous system tumors, a quarter with acute lymphoid leukemia, and 7% with Hodgkin lymphoma. Nearly a quarter of prevalent patients were aged 40 years and older. Information about the number of people living after a childhood cancer in Italy by cancer type and their specific health care needs may be helpful to health-care planners and clinicians in the development of guidelines aimed to reduce the burden of late effect of treatments during childhood.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,382 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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