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Enregistrement W2897194445 · doi:10.2217/fon-2018-0671

Stage III Melanoma Incidence and Impact of Transitioning to the 8th AJCC Staging System: A US Population-Based Study

2018· article· en· W2897194445 sur OpenAlexaff
Ahmad A. Tarhini, Sameer R. Ghate, Raluca Ionescu‐Ittu, Sherry Shi, Antônio Nakasato, Briana Ndife, François Laliberté, Rebecca Burne, Mei Sheng Duh

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals Corporation
Mots-clésMedicineMelanomaStage (stratigraphy)Incidence (geometry)Cancer registryPopulationAJCC staging systemCancerOncologyInternal medicineCancer stageStaging systemCancer researchEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To estimate incidence of stage III melanoma using the American Joint Committee on Cancer (AJCC) staging, 7th and 8th edition. PATIENTS & METHODS: The SEER US cancer registry was analyzed (2010-2014). AJCC7 stages were recorded in the data; AJCC8 stages were inferred. RESULTS: Of 106,195 melanoma patients, 7669 and 7342 had stage III melanoma by AJCC7 and AJCC8, respectively (95% overlap). Nearly 30% of patients with AJCC7 stage III melanoma were reclassified in a higher stage III group by AJCC8 versus 7% in lower stage group. Regardless of the AJCC edition, incidence of stage III melanoma has increased from 2010 to 2014 both overall and within each stage III group. CONCLUSION: Providing appropriate management to this growing population of high-risk patients is a priority.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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