OTHR-07. ESTIMATING INCIDENCE PROPORTION OF BRAIN METASTASES AT DIAGNOSIS AND LIFETIME INCIDENCE AMONG CANCER PATIENTS DIAGNOSED FROM 2010–2015 IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION: The incidence of brain metastases (BM) among Canadian cancer patients is unknown. We aimed to estimate the incidence proportion (IP) of BM at the time of all cancer diagnoses and during follow-up of cancer patients with the top six primary tumours that are most likely to metastasize to the brain. METHODS: Data on BM at diagnosis from 2010–2015 was obtained from the Canadian Cancer Registry (CCR). Site-specific IPs of BM was estimated for patients from provincial registries that achieved ≥90% complete data. These estimates were applied to the total number of newly diagnosed primary cancers to estimate total number of BM at diagnosis from 2010–2015 in Canada. To estimate the number of lifetime BM that arise from six selected primary cancers including lung, breast, skin melanoma, colorectal, kidney/renal pelvis and esophagus, we applied IP estimates reported in the literature. RESULTS: We identified 1,105,905 cancer cases in the CCR from 2010–2015, of which 519,950 (47%) were from the six primaries. The annual average number of patients with BMs at diagnosis from all cancer sites was approximately 2,800 and was highest for lung cancer(2,400).The site-specific IPs of BM at diagnosis were: lung (9.6%;95% CI: 9.3–10.0%), esophageal (2%;95%CI:1.5–2.7%), kidney/renal pelvis (1.3%;95%CI:1.0–1.5%), skin melanoma (1.1%;95%CI:0.9–1.3%), colorectal (0.3%;95%CI:0.2–0.3%), and breast (0.2%;95%CI:0.2–0.3%).Using clinical and population data from the literature, we estimated that nearly 7,400 lifetime BM cases occur annually for these six primaries. CONCLUSIONS: Each year in Canada, approximately 2,800 BMs from all primary cancers are found at the time of diagnosis and approximately 7,400 lifetime BM occur annually from the six selected primary tumours.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».