Temporal clustering of neuroblastic tumours in children and young adults from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aetiology of neuroblastic tumours is likely to involve both genetic and environmental factors. A number of possible environmental risk factors have been suggested, including infection. If an irregular temporal pattern in incidence is found, this might suggest that a transient agent, such as an infection, is implicated. Previous work has found evidence for temporal clustering in children and young adults living in northern England. METHODS: We examined data from a second population-based registry from Ontario, Canada to determine whether there was evidence of temporal clustering of neuroblastic tumours. Cases diagnosed in children and young adults aged 0-19 years between 1985 and 2016 were extracted from the population-based Pediatric Oncology Group of Ontario Networked Information System (POGONIS). A modified version of the Potthoff-Whittinghill method was used to test for temporal clustering. Estimates of extra-Poisson variation (EPV) and standard errors (SE) were obtained. RESULTS: Eight hundred seventy-six cases of neuroblastic tumours were diagnosed during the study period. Overall, no evidence of temporal clustering was found between fortnights, between months or between quarters within years. However, significant EPV was found between years within the full study period (EPV = 1.05, SE = 0.25; P = 0.005). CONCLUSIONS: The findings are consistent with the possibility that a transient agent, such as an infection that is characterised by 'peaks and troughs' in its occurrence, might be implicated in the aetiology of neuroblastic tumours. However, this pattern may also reflect a long-term increase in the numbers of cases, rather than peaks and troughs.
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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 ».