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Enregistrement W3091076584 · doi:10.24095/hpcdp.31.2.04f

Projection du taux d’incidence du cancer et du nombre de nouveaux cas de cancer au Manitoba pour la période 2006-2025

2011· article· fr· W3091076584 sur OpenAlexaffvenueabout
Janet Nowatzki, Bjørn Møller, A Demers

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques au Canada · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>Introduction</title> Projeter le fardeau du cancer est important pour l’évaluation des stratégies de prévention et la gestion prévisionnelle aux centres d’oncologie. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Nous avons projeté le taux d’incidence du cancer et le nombre de cas de cancer pour la population du Manitoba à l’aide de projections démographiques provenant du Bureau des statistiques du Manitoba pour la période 2006-2025 et de données sur l’incidence du cancer issues du Registre du cancer du Manitoba pour la période 1976-2005. Les données ont été analysées au moyen d’une version modifiée du modèle âge-période-cohorte élaborée et évaluée dans les pays nordiques. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Selon les projections, l’incidence globale du cancer au Manitoba ne devrait pas varier considérablement entre 2006 et 2025. L’incidence du cancer du poumon normalisée selon l’âge devrait diminuer, en particulier chez les hommes, ce qui met en évidence l’importance de la prévention en matière de tabagisme. Le nombre total de nouveaux cas de cancer par année devrait augmenter de 36 % pendant la période visée par les projections, une augmentation attribuable principalement aux changements démographiques. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> La planification des ressources et des infrastructures devra tenir compte de l’augmentation prévue des cas de cancer, en lien avec l’accroissement de la population du Manitoba. </sec>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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