Incidence of Vestibular Schwannoma in Taiwan from 2001 to 2012: A Population-Based National Health Insurance Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Vestibular schwannomas, also known as acoustic neuromas, are slow-growing tumors that may lead to asymmetric hearing loss, unilateral tinnitus, and vertigo. Population-based data are lacking regarding the incidence of vestibular schwannoma in Asian populations. The aim of this study was to investigate the incidence of vestibular schwannoma in Taiwan using data from a population-based health claim database. SUBJECTS AND METHODS: Patients aged 20 years and over with incident cases of vestibular schwannoma between January 1, 2001, and December 31, 2012, were identified from the Longitudinal Health Insurance Database 2000 of the National Health Insurance Research Database (NHIRD), Taiwan, based on the International Classification of Diseases, 9th Revision, Clinical Modification (ICD-9-CM) code 225.1. Only those patients who had received a magnetic resonance imaging scan prior to the diagnosis of vestibular schwannoma were considered as definitive cases. RESULTS: 206 cases of vestibular schwannoma were identified during the interval 2001 to 2012. The overall annual incidence was 2.66 per 100 000 persons (95% confidence interval, 2.32-3.05). The annual incidence rate varied throughout the study period, ranging from 1.74 to 3.72 per 100 000 persons. The highest incidence rate of 4.86 per 100 000 persons was observed in the age group of 60 to 69 years. CONCLUSIONS: Based on data from the NHIRD in Taiwan for the years 2001 to 2012, the average annual incidence rate of vestibular schwannoma was found to be 2.66 per 100 000 persons.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».