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Enregistrement W3121493648 · doi:10.1016/j.xjidi.2021.100002

Differences in Melanoma Between Canada and New South Wales, Australia: A Population-Based Genes, Environment, and Melanoma (GEM) Study

2021· article· en· W3121493648 sur OpenAlexafffundabout
Joseph Michael Yardman‐Frank, Elyssa Glassheim, Anne Kricker, Bruce K. Armstrong, Loraine D. Marrett, Li Luo, Anne Ε. Cust, Klaus J. Busam, Irene Orlow, Richard P. Gallagher, Stephen B. Gruber, Hoda Anton‐Culver, Stefano Rosso, Roberto Zanetti, Lidia Sacchetto, Peter A. Kanetsky, Terence Dwyer, Alison Venn, J. Lee‐Taylor, Colin B. Begg, Nancy E. Thomas, Marianne Berwick

Notice bibliographique

RevueJID Innovations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesCancer Council NSWNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilUniversity of California, IrvineUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthMoffitt Cancer CenterMenzies Institute for Medical ResearchUniversity of SydneyUniversity of TasmaniaUniversity of OxfordNational Institute of Environmental Health SciencesMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterCancer Care OntarioNational Cancer InstituteEmory UniversityUniversity of PennsylvaniaUniversity of Southern California
Mots-clésMelanomaIncidence (geometry)MedicineEtiologyPopulationLentigo maligna melanomaDemographyEpidemiologyDermatologyPathologyEnvironmental healthCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to understand the difference between melanomas diagnosed in Australia (New South Wales) and Canada, where the incidence in New South Wales is almost three times greater than in Canada, and mortality is twice as high although survival is slightly more favorable, we had one pathologist review 1,271 melanomas from British Columbia and Ontario, Canada, to compare these to melanomas in New South Wales, Australia. We hypothesized that histopathologic characteristics might provide insight into divergent pathways to melanoma development. We found a number of differences in risk factors and tumor characteristics between the two geographic areas. There were higher mole counts and darker phenotypes in the Canadian patients, while the Australian patients had greater solar elastosis, more lentigo maligna melanomas, and more tumor infiltrating lymphocytes. We hypothesize that the differences observed may illustrate different etiologies – the cumulative exposure pathway among Australian patients and the nevus pathway among Canadian patients. This is one of the largest studies investigating the divergent pathway hypothesis and is particularly robust due to the evaluation of all lesions by one dermatopathologist. In an effort to understand the difference between melanomas diagnosed in Australia (New South Wales) and Canada, where the incidence in New South Wales is almost three times greater than in Canada, and mortality is twice as high although survival is slightly more favorable, we had one pathologist review 1,271 melanomas from British Columbia and Ontario, Canada, to compare these to melanomas in New South Wales, Australia. We hypothesized that histopathologic characteristics might provide insight into divergent pathways to melanoma development. We found a number of differences in risk factors and tumor characteristics between the two geographic areas. There were higher mole counts and darker phenotypes in the Canadian patients, while the Australian patients had greater solar elastosis, more lentigo maligna melanomas, and more tumor infiltrating lymphocytes. We hypothesize that the differences observed may illustrate different etiologies – the cumulative exposure pathway among Australian patients and the nevus pathway among Canadian patients. This is one of the largest studies investigating the divergent pathway hypothesis and is particularly robust due to the evaluation of all lesions by one dermatopathologist.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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