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Enregistrement W3183045865 · doi:10.1093/jjco/hyab123

Age-specific lip, oral cavity and pharynx cancer incidence rate in the world

2021· article· en· W3183045865 sur OpenAlexaboutno aff
Eiko Saito, Mariko Niino

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharynxOral cavityIncidence (geometry)CancerCancer incidenceDentistryInternal medicineSurgeryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to make a comparison of the age-specific lip, oral cavity and pharynx cancer incidence rate between Japan and other countries, we abstracted cancer incidence rate from the Cancer Incidence in Five Continents Vol. XI (CI5) (1). The International Agency for Research on Cancer provides the CI5 databases on the incidence of cancer recorded by cancer registries (regional and national) worldwide. We used cancer incidence rate in five countries in Asia (China, India, Japan, Republic of Korea and Thailand), three countries in America (the USA, Canada and Brazil), two countries in Oceania (Australia and New Zealand) and four countries in Europe (the UK, France, Germany and Italy). Some countries have plural cancer registries and we aggregated the all registries to calculate the incidence rate in the countries from the CI5-XI database. The period of years at cancer diagnosis was from 2008 to 2012. Lip, oral cavity and pharynx cancer was coded as C00-C14 based on ICD-10. Age-specific lip, oral cavity and pharynx cancer incidence rate per 100 000 people in male. Age-specific lip, oral cavity and pharynx cancer incidence rate per 100 000 people in female. Figure 1 shows the age-specific incidence rates of lip, oral cavity and pharynx cancer by 5-year age groups for the selected countries in males. In general, incidence rates of lip, oral cavity and pharynx cancer in adults were on average higher in America and Oceania (except Australia) compared to countries in Asia and Europe, with the age-specific incidence rates showing a sharp increase until age 55–59 years, then started to slow down thereafter. In Asia, Thailand has seen a rapid increase after 40 years of age and showed the highest incidence rates in Asia, peaking at 55–59 years old (101.1 per 100 000). In America and Oceania, the USA showed highest incidence rates in older adults (109.2 per 100 000 in men aged 75–79 years), while Australia showed lower incidence rates after 50 years old than all other countries in this study. Europe also showed similar incidence curves, with the incidence rising according to age, and Germany showing the highest incidence rates in most of the age groups. Figure 2 shows the age-specific incidence rates of lip, oral cavity and pharynx cancer by 5-year age groups for the selected countries in females. Overall, women showed similar incidence rates as those of men until the age of 25–29 years across all regions, but the incidence rates of men started to surpass those of women after 30 years old. While we did not observe any cross-regional variations in age-specific incidence rates, within-regional differences were clearly observed. In Asia, India showed the lowest incidence rates in adults than all other countries in the region. In American and Oceania, New Zealand showed by far the highest incidence rates compared to all other countries in this study, peaking at 70–74 years old (43.7 per 100 000). In Europe, Germany again showed consistently highest incidence rates in the majority of the age groups than other countries in the region, which was similar to the incidence rates observed in males. Note: Data were downloaded from the Global Cancer Observatory (GCO), which is an interactive web-based platform presenting global cancer statistics (https://gco.iarc.fr/). Responsibility for this presentation and interpretation lies with the authors of this article.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,314 · 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'admission1
Résumé présentoui

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