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Enregistrement W2980038738

Oral Squamous Cell Carcinomas are Associated with Poorer Outcome with Increasing Ages.

2017· article· en· W2980038738 sur OpenAlexaff
Tarinee Lubpairee, Catherine F. Poh, Denise M. Laronde, Miriam P. Rosin, Lewei Zhang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTongueYoung adultCancerMultivariate analysisInternal medicineDiseaseEthnic groupUnivariate analysisDemographicsBasal cellGastroenterologyDemographyPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: 1.1.Although oral cancers traditionally occur in people between the age of 50 and 70, there are increasing incidences of this disease in younger and very old people. Objectives: to compare the demographics, habits, clinicopathological features, treatment and outcome of oral cancer in three age groups of patients: Young (≤ 45), Traditional (46 to 75), and Old (> 75). SUBJECTS: 1.2.Primary oral cancers (393 patients) in a longitudinal study were used. RESULTS: 1.3.Significant differences were noted in ethnicity (fewer Caucasian patients in Young), tobacco habit (more non-smokers in Young), location of cancer (more at tongue for Young and more at low-risk sites for Old) and treatment (more surgery for Young). Compared to Young (univariate analysis), Traditional and Old showed a 3- and 4.5-fold increase in local recurrences respectively; 1.9- and 2.7-fold increase in regional metastasis; 3.1- and 5.4-fold increase in death due to disease; and a 3.4- and 6.6-fold decrease in overall survival. Compared to Young (multivariate analysis), Traditional and Old showed a 2.4- and 3.3-fold increase in local recurrence; 2.7- and 5.4-fold increase in disease-specific survival; and 2.8- and 6.5-fold decrease in overall survival. CONCLUSION: 1.4.Oral cancer in different age groups showed differing ethnicity, habit, location, treatment and outcome.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0040,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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