Incidence and prevalence of primary malignant brain tumours in Canada from 1992 to 2017: an epidemiologic study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Primary malignant brain tumours account for more than one-third of all brain tumours and are associated with high morbidity and mortality. The purpose of this study was to estimate the incidence and prevalence of primary malignant central nervous system (CNS) tumours and trends in these rates in Canada from 1992 to 2017. <h3>Methods:</h3> We conducted an epidemiologic study using publicly available data from the Canadian Cancer Registry from 1992 to 2017 (1994 to 2015 for prevalence) for all of Canada except Quebec (1992 to 2011). We calculated the incidence and prevalence per 100 000 person-years and the age-standardized incidence and prevalence per 100 000 person-years of primary malignant CNS tumours and stratified them by sex and age (pediatric [≥ 19 yr], adult [20–64 yr] and older adult [> 64 yr]). Our analyses assessed average disease duration, survival differences between males and females, and trends over time. <h3>Results:</h3> During the study period, the average age-standardized incidence and prevalence rates of all primary malignant CNS tumours were 7.9 and 7.6 per 100 000 person-years, respectively. The incidence and prevalence increased by 37.5% and 40.5%, respectively, over the study period. Males accounted for more than half (26 085 [56.4%]) of all diagnoses and experienced decreased survival compared to females 1 year after diagnosis (<i>p</i> = 0.048). Children accounted for 4605 new diagnoses (10.0%), adults for 23 950 (51.7%), and older adults for 17 735 (38.3%). Age-standardized incidence and prevalence rates were highest among older adults. <h3>Interpretation:</h3> Overall, the incidence of primary malignant CNS tumours increased from 1992 to 2017, and males and older adults were disproportionately affected. Increased health care resources and awareness are needed to improve identification of these tumours and deliver evidence-based care that balances safety, efficacy and preservation of quality of life for affected patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».