Global incidence of malignant brain and other central nervous system tumors by histology, 2003–2007
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous reports have shown that overall incidence of malignant brain and other central nervous system (CNS) tumors varied significantly by country. The aim of this study was to estimate histology-specific incidence rates by global region and assess incidence variation by histology and age. METHODS: Using data from the Central Brain Tumor Registry of the United States (CBTRUS) and the International Agency for Research on Cancer's (IARC) Cancer Incidence in Five Continents X (including over 300 cancer registries), we calculated the age-adjusted incidence rates (AAIR) per 100000 person-years and 95% CIs for brain and other CNS tumors overall and by age groups and histology. RESULTS: There were significant differences in incidence by region. Overall incidence of malignant brain tumors per 100000 person-years in the US was 5.74 (95% CI = 5.71-5.78). Incidence was lowest in Southeast Asia (AAIR = 2.55, 95% CI = 2.44-2.66), India (AAIR = 2.85, 95% CI = 2.78-2.93), and East Asia (AAIR = 3.07, 95% CI = 3.02-3.12). Incidence was highest in Northern Europe (AAIR = 6.59, 95% CI = 6.52-6.66) and Canada (AAIR = 6.53, 95% CI = 6.41-6.66). Astrocytic tumors showed the broadest variation in incidence regionally across the globe. CONCLUSION: Brain and other CNS tumors are a significant source of cancer-related morbidity and mortality worldwide. Regional differences in incidence may provide clues toward genetic or environmental causes as well as a foundation for broadening knowledge of their epidemiology. Gaining a comprehensive understanding of the epidemiology of malignant brain tumors globally is critical to researchers, public health officials, disease interest groups, and clinicians and contributes to collaborative efforts in future research.
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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 | 0,000 | 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.
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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 découle