EPID-28. WHAT DO PATTERNS OF “UNCLASSIFIED” BRAIN TUMORS TELL US ABOUT INCIDENCE RATES OF NON-MALIGNANT BRAIN TUMORS IN CANADA?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Patients with non-malignant brain tumors (NMBT) can experience significant morbidity and mortality; the degree of which varies by histological subtype. A recent report on all primary brain tumors in Alberta (AB), British Columbia (BC), Manitoba (MB) and Ontario (ON) showed 19.1% of NMBT were categorized as ‘unclassified’. Missing data on histological subtypes encumbers efforts to understand the burden of disease associated with NMBT. The purpose of this analysis was to examine the distribution of unclassified tumors across participating provinces to identify targets for improved surveillance. METHODS Data were provided from cancer registries in AB, BC,MB, and ON. Age Standardized Incidence Rates (ASIR) and frequencies were estimated using SAS 9.4. Given data from the United States (U.S) is accurate and the population is comparable, ASIR of NMBT in the U.S were used as expected values in this analysis. The 2011 Canadian Population and the 2000 US population were used for standardization to compare within Canada and to U.S data respectively. RESULTS The ASIR of total NMBT and was highest in ON, relative to other participating provinces and similar to that of the U.S (15.25 and 15.91 cases/100,000 person-years, respectively). However, ON had an ASIR about 10 times higher than other provinces for unclassified tumors (ON:6.3 cases/100,000 person-years; BC: 0.4 cases/100,000 person-years; AB:0.3 cases/100,000 person-years; and MB:0.6 cases/100,000 person-years). When unclassified tumors were excluded from the analysis, the ASIR of NMBT was similar across participating provinces. CONCLUSIONS Findings from this analysis indicate that the Ontario provincial cancer registry has complete data on total NMBT cases. However, the high ASIR of unclassified cases in the NMBT category indicates that quality control measures could be improved. Further examination of the unclassified cases in ON could be used to improve the accuracy of the ON cancer registry and the completeness of other province’s registries.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».