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Enregistrement W3024700546

Case-Completeness of Nonmalignant Central Nervous System Tumors in the Canadian Cancer Registry, 2011-2015.

2018· article· en· W3024700546 sur OpenAlexaboutno aff
Dianne Zakaria, Amanda Shaw, Ryan Woods, Prithwish De, Faith G. Davis

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancer registryEpidemiologyIncidence (geometry)DemographyPopulationPublic healthPathologyEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The public health burden of nonmalignant central nervous system tumors (NMCNSTs) in Canada is unclear because casefinding and registration have historically been incomplete. The primary objective of this study is to quantify case-completeness of NMCNSTs in the Canadian Cancer Registry (CCR) using US Surveillance, Epidemiology and End Results Program (SEER) rates as the standard. METHODS: Counts, distributions, and age-standardized incidence rates (ASIRs) for malignant central nervous system tumors (MCNSTs) and NMCNSTs by sex, age, site, histology, tumor size, World Health Organization (WHO) grade, and year of diagnosis were estimated for the United States and Canada (excluding Quebec) for the time period 2011-2015 using SEER and CCR data, respectively. Canadian and provincial standardized incidence ratios (SIRs) were also calculated by sex, age, site, histology and year of diagnosis using SEER rates as the standard. Under the assumptions of high NMCNST case-completeness in SEER registries and comparable population-based rates in the United States and Canada, SIRs less than 100% suggest incomplete case registration. RESULTS: Between 2011 and 2015, the ASIR for MCNSTs is similar in the United States (6.97 per 100,000 persons; 95% CI, 6.89-7.05), Canada (7.11 per 100,000; 95% CI, 6.97-7.24), and across provinces (range, 6.53-7.35 per 100,000). Conversely, the ASIR for NMCNSTs is 1.61 times greater in the United States (17.15 per 100,000; 95% CI, 17.02-17.27) than Canada (10.65 per 100,000; 95% CI, 10.49-10.82). SIRs for NMCNSTs range from 22.5% (95% CI, 15.6%-31.5%) in Prince Edward Island to 85.3% (95% CI, 83.7%-86.9%) in Ontario and vary by demographics, tumor characteristics, and year. Identified data limitations include nonspecific tumor characteristics and potential misclassification. CONCLUSION: NMCNST surveillance in Canada is compromised by incomplete case registration and data quality limitations. Enhancement of case ascertainment processes for these tumors, which may be diagnosed radiologically, may be warranted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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