Prevalence and Characteristics of Oral Squamous Cell Carcinoma in Fiji: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral squamous cell carcinoma (OSCC) is malignant epithelial neoplasm that affects the oral cavity. Despite the large number of studies on OSCC in the literature, details on the demographic profile of these lesions in different populations are limited, especially amongst the Fijian population, thus this study aimed to determine the prevalence and characteristics of OSCC cases diagnosed from 2011 to 2015 at the Colonial War Memorial Hospital (CWMH), Suva, Fiji Islands. MATERIALS & METHODS: A retrospective quantitative study was carried out at the CWMH Histology department looking at OSCC cases diagnosed from 2011–2015. All confirmed cases were included in the study and excluded cases were suspected cases that were pending diagnosis and children. An extraction sheet was used for data collection which was designed to meet the requirements of study finding. This data was entered in SPSS software and then analyzed using the simple analytical tool as bar graphs and tables. RESULTS: There were 74 OSCC cases diagnosed in the study period. The occurrence of OSCC cases over the 5-year period was fluctuant with the year 2013 recording the highest number of cases (24 cases, 32%). During the reported period, more men suffered (53 cases, 72%) from this condition with the tongue (40%) being the commonest oral cancer site followed by the lip and vermillion border (28%). Individuals in the 40 to 60 years’ age group (35 cases, 47.3%) were mostly affected with the I-taukei population (38 cases, 51.4%) recording the highest occurrence of OSCC. The results show that, the common occurrence is the tongue (40.5%) while the least presentation sight is Buccal mucosa/buccal sulcus area (8.1%). CONCLUSION: The study concluded that more men suffer from oral squamous cell carcinoma compared to woman and the ethnicity that was most affected was I-taukei population. More detailed record keeping and reporting of oral cancer is needed to help evaluate progress in controlling oral cancer in the Fiji Islands. This availability of geographic data would further assist the Ministry of Health of Fiji in data collection and planning of preventative activities
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».