Incidence trends in pediatric central nervous system tumors in Canada: a 15 years report from Cancer and Young People in Canada (CYP-C) registry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle