MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3206841893 · doi:10.1093/jjco/hyab168

Age-specific incidence rate of brain and nervous system malignancy in the world

2021· article· en· W3206841893 sur OpenAlexaboutno aff
Laureline Gatellier, Tomohiro Matsuda

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)MedicineCancerChinaDemographyCancer registryMalignancyDeveloped countryGeographyEnvironmental healthPathologyPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to make a comparison of the age-specific incidence rate of brain and nervous system malignancy 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 all the 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. Brain and nervous system malignancy were coded as C70–C72 based on ICD-10. Figure 1 shows the age-specific incidence rate of brain and nervous system malignancy in male by countries. Figure 2 shows the age-specific incidence rate of brain and nervous system malignancy in female by countries. Age-specific incidence rate of brain and nervous system malignancy per 100 000 people in male. The incidence rate was lower in Asia than in the three other regions showing more consistency altogether, with a higher incidence rate observed specifically above 75 years old in Australia, Brazil and Italy. In the Asia region, Japan sat in between the higher (China and Republic of Korea) and lower (Thailand and India) end of countries. In all countries, the incidence rate was higher for paediatric tumours in the range 0–10 years old than 15–20 years old, where a down peak was observed, whereas the incidence rate subsequently increased constantly up to 70 years old. Above 70 years old, the incidence rate tended to decrease in most countries, with a drastic drop in Thailand above 80 years old, except for Japan, New Zealand and Brazil, where the incidence rate respectively increased for both genders—males and females. Incidence rates for females and males were quite similar up to the late twenties/early thirties, with an increasing gap with age between genders (generally lower for females) in all observed countries including Japan, with the exception of China, where the curves mostly overlapped between males and females. Age-specific incidence rate of brain and nervous system malignancy per 100 000 people in female. 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)0,006
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 enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJapanese Journal of Clinical OncologyMême sujetBrain Metastases and TreatmentTravaux en français237 207