Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Variation in types and incidence of ocular tumors are frequently seen from one region to another; however in Yemen, publication of eye cancer statistics were not available. This study aims to describe the socio-demographic characteristics and types of eye cancers in Yemen. METHODS: Data were collected from two population cancer registries in Aden and Hadhramout regions (South-Eastern governorates of Yemen) from 1997 to 2008. All cancers related data were analyzed using CanReg4 computer program (IACR, Lyon, France). RESULTS: A total of 92 eye cancer cases were reported with 51 male cases and 41 females and mean age of 40 years (SD±26.6). The calculated annual age-standardized incidence of eye cancers was 1.3 per million male populations and 1.15 per million female populations in the studied areas in Yemen. Around one quarter of cases were reported with squamous cell carcinoma (26%), followed by retinoblastoma (25%). The last was seen dominant among children < 15 years of age (91%) with a mean age of 6.7 years. CONCLUSION: The low proportions of other types of eye cancer in Yemen are probably due to registration of cases with less accurate specification. Thus, under-reporting could be found for those cases living in remote areas where access to specialized health care center is difficult. The given trend of eye cancer will be helpful to provide ophthalmologists and decision makers in the health field with a foundation to monitor future disease patterns in Yemen. Moreover, these data could be utilized for comparison with other selected populations elsewhere.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».