Uveal melanoma incidence trends in Canada: 1992–2010 vs. 2011–2017
Notice bibliographique
Résumé
Background/aims: Uveal melanoma is the most common type of non-cutaneous melanoma and the most common ocular malignancy in the adult population, especially affecting Caucasians (98% of cases). Despite its low incidence rate, we have noted increasing incidence trends in recent years. Methods: We analyzed uveal melanoma incidence data using the Canadian Cancer Registry (CCR) for 2011-2017 years. The data was examined using the International Classification of Diseases for Oncology, Third Edition, codes for all uveal melanoma subtypes. The data for 2011-2017 was then compared to previously published work by our research group for uveal melanoma incidence in Canada between 1992 and 2010 using the same methodology. Results: Between 2011 and 2017, 1,215 patients were diagnosed with uveal melanoma, 49% of whom were females. The percentage distribution of uveal melanoma between the sexes was similar between 1992-2010 and 2011-2017, whereby of the 2,215 diagnoses of uveal melanoma in 1992-2010, 47.9% were females. The change in the incidence rate for this cancer has doubled between 1992-2010 and 2011-2017, from 0.074 to 0.15 cases per million individuals per year. Our study documents that the Canadian 2011-2017 age-standardized incidence rate (ASIR) for uveal melanoma against the World Health Organization (WHO) 2000-2025 world population standard was 5.09 cases per million individuals per year (95% confidence interval, 4.73-5.44), as compared with the 1992-2010 rate of 3.34 cases per million individuals per year (95% confidence interval, CI 3.20 to 3.47). Conclusion: This work demonstrates an ongoing, steady increase in uveal melanoma incidence in Canada in recent years.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».