Comprehensive analysis of cutaneous T‐cell lymphoma (CTCL) incidence and mortality in Canada reveals changing trends and geographic clustering for this malignancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous reports of geographic clustering of cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) in Texas, Pittsburgh, and Sweden as well as the occurrence of CTCL in married couples and family members raise a possibility of the existence of an external and potentially preventable trigger(s) for this rare skin cancer. METHODS: The authors studied CTCL incidence and mortality in Canada using 3 distinct population-based cancer databases. Data on patients' sex, age at the time of diagnosis, subtype of CTCL malignancy, reporting province, city, and postal code were analyzed. CTCL cases were mapped across Canada using geographic information systems software. RESULTS: In total, 6685 patients with CTCL were identified in Canada during 1992 through 2010 (CTCL incidence rate, 11.32 cases per million individuals per year), of which 58% were males. The mean age at diagnosis was 59.4 ± 21.5 years. Geographic analysis of patients revealed increased CTCL incidence on the provincial and city levels in several eastern provinces and in Manitoba. An analysis according to postal codes (Forward Sortation Area [FSA]) identified select communities in which several high-incidence FSAs were contiguous or adjacent. Several of these FSAs were located in industrial regions of Canadian cities. Conversely, 3 of 8 low-incidence FSAs were clustered in Ottawa, Ontario, which has very little industrial presence. An analysis of CTCL mortality in Canada corroborated the current incidence findings. CONCLUSIONS: The current results provide a comprehensive analysis of CTCL burden in Canada and highlight several important areas of geographic case clustering. These findings argue that industrial exposures may play an important role in promoting CTCL pathogenesis. Cancer 2017;123:3550-67. © 2017 American Cancer Society.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».