Brief Report: Increase in Melanoma Incidence in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Melanoma is a serious, potentially lethal disease. It is one of very few common cancers whose incidence is rising in North America. OBJECTIVES: The objective of this study was to examine trends in melanoma incidence in Ontario, Canada's most populous province, over the past 20 years. METHODS: Using data from the Ontario Cancer Registry (OCR), this retrospective cohort examined all incident cases of melanoma in Ontario from 1990 to 2012. Generalized linear modeling was used to evaluate changes in melanoma incidence over time, adjusting for age and sex using direct standardization with the 1991 Canadian census population. Tests for trend for changes in the distribution of cases by age, sex, socioeconomic status, and rurality status were also calculated. RESULTS: Our results show a statistically significant increasing incidence of melanoma in Ontario from 9.3 cases per 100 000 in 1990 to 18.0 cases per 100 000 in 2012 ( P for trend <.001, adjusted for age and sex). Incidence rates show stabilization from 2010 to 2012. CONCLUSION: Our study reveals a marked increase in melanoma incidence in Ontario, more than doubling over the past 20 years but with a stabilization more recently. Adequate availability of dermatology services may be important to ensure satisfactory care for the increased caseload and to ensure that cases may detected at an early stage with a good prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».