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Enregistrement W2999795694 · doi:10.1136/bjophthalmol-2019-314650

Epidemiology of invasive ocular surface squamous neoplasia in Canada during 1992–2010

2020· article· en· W2999795694 sur OpenAlexafffundabout
Rami Darwich, Feras M. Ghazawi, Michelle Le, Elham Rahme, Nebras Alghazawi, Andrei Zubarev, Linda Moreau, Denis Sasseville, Miguel N. Burnier, Ivan V. Litvinov

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreOttawa HospitalMcGill UniversityUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Dermatology Foundation
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)EpidemiologyMalignancyCancer registryConjunctivaPopulationDemographyCancerDermatologyOphthalmologyPathologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ocular surface squamous neoplasia (OSSN) is the most common non-pigmented ocular surface malignancy. It is classified as invasive OSNN (IOSSN) when the underlying stroma are infiltrated by dysplastic squamous epithelial cells through the basement membrane. Here, we present the descriptive epidemiology and geographical distribution of IOSSN in Canada. METHODS: We determined the incidence and geographical distribution of IOSSN cases diagnosed between 1992 and 2010 using two independent population-based cancer registries: the Canadian Cancer Registry and Le Registre Québécois du Cancer. RESULTS: The mean annual age-standardised incidence rate (WHO 2000-2025) of IOSSN for 1992-2010 was 0.45 cases per million individuals per year with an average annual percent increase in incidence of 4.5%. IOSSN localisation to the conjunctiva was documented in at least 57% of the reported cases. IOSSN exhibited a male predilection ratio of 3.3:1.0 with a mean age at diagnosis of 69 years. Incidence rates of IOSSN across Canadian provinces and cities showed no significant differences from the crude national average. CONCLUSIONS: Our results, particularly concerning IOSSN patient age and male predilection, corroborate with data reported from the USA. Additional studies are needed to determine whether the observed increase in incidence rate over the study period (1992-2010) is significant.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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