Age-specific incidence rate of brain and nervous system malignancy in the world
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».