Retinoblastoma Incidence Trends in Canada: A National Comprehensive Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the incidence rates and geographic distribution of retinoblastoma in Canada to aid cancer control programs. METHODS: Patients with retinoblastoma whose data were available from the Canadian Cancer Registry (CCR) and Le Registre Québécois du Cancer (LRQC) were studied. Using third edition International Classification of Diseases for Oncology (ICD-O) codes, the authors examined the incidence rates and geographic distribution of patients with retinoblastoma between 1992 and 2010. Patient data including sex, age, and laterality of the retinoblastoma were analyzed. RESULTS: Between 1992 and 2010 in Canada, the average annual incidence rate of retinoblastoma was 11.58 cases per 1 million children younger than 5 years (95% CI [confidence interval]: 10.48 to 12.76). The incidence rate was stable over time, with an average age at diagnosis of 2.30 ± 6.85 years and no gender predilection. The laterality of the reported cases was 81.48% for uni-lateral cases and 18.52% for bilateral cases. Provincially, Nova Scotia had twice the national average and the highest incidence rates of retinoblastoma across the Canadian provinces. CONCLUSIONS: This is the first study to define the disease burden of retinoblastoma and to highlight important longitudinal, geographic, and spatial differences in the distribution of retinoblastoma in Canada between 1992 and 2010. The results of this study indicate continuity of clinical trends between Canada, the United States, and other developed countries. [J Pediatr Ophthalmol Strabismus. 2019;56(2):124-130.].
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».