Epidemiology of pheochromocytoma and paraganglioma: population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite the significant morbidity and mortality associated with pheochromocytoma and paraganglioma, little is known about their epidemiology. The primary objective was to determine the incidence of pheochromocytoma and paraganglioma in an ethnically diverse population. A secondary objective was to develop and validate algorithms for case detection using laboratory and administrative data. DESIGN: Population-based cohort study in Alberta, Canada from 2012 to 2019. METHODS: Patients with pheochromocytoma or paraganglioma were identified using linked administrative databases and clinical records. Annual incidence rates per 100 000 people were calculated and stratified according to age and sex. Algorithms to identify pheochromocytoma and paraganglioma, based on laboratory and administrative data, were evaluated. RESULTS: A total of 239 patients with pheochromocytoma or paraganglioma (collectively with 251 tumors) were identified from a population of 5 196 368 people over a period of 7 years. The overall incidence of pheochromocytoma or paraganglioma was 0.66 cases per 100 000 people per year. The frequency of pheochromocytoma and paraganglioma increased with age and was highest in individuals aged 60-79 years (8.85 and 14.68 cases per 100 000 people per year for males and females, respectively). An algorithm based on laboratory data (metanephrine >two-fold or normetanephrine >three-fold higher than the upper limit of normal) closely approximated the true frequency of pheochromocytoma and paraganglioma with an estimated incidence of 0.54 cases per 100 000 people per year. CONSLUSION: The incidence of pheochromocytoma and paraganglioma in an unselected population of western Canada was unexpectedly higher than rates reported from other areas of the world.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».