Diverging incidence trends of oral tongue cancer compared to other head and neck cancers in young adults in France
Notice bibliographique
Résumé
While head and neck cancer incidence decreased worldwide due to reduced tobacco and alcohol consumption, oral tongue cancer (OTC) incidence has been reported to be increasing in several countries. Our study examines the incidence trends of OTC in France from 1990 to 2018, globally and by age; and compares the incidence trends with the evolution of the incidence of other human papilloma virus-unrelated head and neck squamous cell carcinoma, that is, cancers of the remaining subsites of the oral cavity (RSOCC) and laryngeal cancers for the period 1990 to 2018. World age-standardized incidence rates of oral tongue cancers (C02), cancers of the remaining subsites of the oral cavity (RSOCC, C03-06) and laryngeal cancers (C32) were estimated using the French National Network of Cancer Registries for the period 1990 to 2018. Trends in national incidence rates were estimated from a mixed-effect Poisson model including age and year effects using penalized splines and a district-random effect. In women aged 30 and 40, a significant increase in OTC incidence was observed, while ROSCC showed a nonsignificant incidence decrease. In young men aged 25, a marginally significant increase of OTC incidence years was observed, while incidence rates of RSOCC significantly declined. The results suggest a tendency towards diverging incidence trends for OTC compared to RSOCC and laryngeal cancer in young adults. The observed trends may reflect changes in underlying exposures or emerging exposures not yet identified, and stress the need to further investigate the etiology of oral tongue cancers.
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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 ».