Incidence of gastrointestinal stromal tumor in Chinese urban population: A national population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information on incidence of gastrointestinal stromal tumor (GIST), the most common type of mesenchymal tumor in gastrointestinal tract, was limited in China. This study aimed to estimate the incidence of GIST in urban population from mainland China in 2016. METHODS: Urban Employee Basic Medical Insurance (UEBMI) and Urban Residence Basic Medical Insurance (URBMI) in China were used. The denominator of incidence was the total person-years of insured individuals in 2016 in the database, covering approximately 0.43 billion individuals. The numerator was the number of incident GIST cases in 2016. RESULTS: The crude incidence in 2016 was 0.40 per 100,000 person-years (95% CI, 0.06-1.03). Male incidence was higher than female incidence (0.44 vs. 0.36, rate ratio: 1.22, p < 0.001). The mean age at diagnosis was 55.20 years (SD = 14.26) and the incidence among those aged 50 years or older was 2.63 times (0.84 vs. 0.32, p < 0.001) higher than those aged under 50. The highest incidence was observed in East China (2.29, 95% CI: 0.46-5.54). CONCLUSIONS: The incidence of GIST in mainland China was lower than Europe, North America and Korea. The mean age at diagnosis of GIST in China was younger than that of Europe and Canada. This study provides useful information to further research, policy formulating and management of GIST.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».