Incidence trends in pediatric central nervous system tumors in Canada: a 15 years report from Cancer and Young People in Canada (CYP-C) registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study is to present a national surveillance report on pediatric central nervous system (CNS) tumors in Canada during the period between 2001 and 2015. METHODS: All pediatric patients with a diagnosis of primary CNS tumors were collected by the Cancer in Young People in Canada (CYP-C) surveillance system that includes every patient less than 15 years of age with a tumor seen in one of the 17 pediatric oncology centres in Canada. This registry included malignant and benign CNS tumors. We calculated the age-adjusted incidence rates (AAIRs) per 100 000 person-years for CNS tumors overall and by age group, major histology subgroups, and geographical distribution over the country. RESULTS: Overall, 3306 patients less than 15 years old had been diagnosed with a CNS tumor in Canada in 2001-2015 with a 1.23:1 male to female ratio. The overall AAIR is 3.80. The three most frequent groups of tumors were low-grade gliomas (36.4%), high-grade gliomas (22.3%), and embryonal tumors (18.7%) with incidence rates of 1.41, 0.86, and 0.72 per 100 000 person-years, respectively. The incidence rate of pediatric CNS tumors is stable during the period 2001-2015 in Canada and no significant differences were seen between malignant and benign tumors over the country. CONCLUSIONS: These data represent all the pediatric patients 0-14 years old with a CNS tumor in the Canadian population. Incidence rates by age group, sex, and subgroups of tumors are similar to those seen in the literature.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 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 ».