Global incidence of malignant brain and other central nervous system tumors by histology, 2003–2007
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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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».