Demographic and Clinicopathologic Distribution of Oral Cavity and Oropharyngeal Cancer in Alberta, Canada: A Comparative Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aims of this study were to determine demographic profiles, tumour characteristics and treatment factors related to oral cavity and oropharyngeal cancer (OCC and OPC) and comparatively analyze these cancers in the adult population of Alberta, Canada, over 12 years. METHODS: Demographic, tumour characteristics and treatment data regarding OCC and OPC incidence in Alberta residents ≥18 years in 2005-2017 were extracted from the Alberta Cancer Registry database. Age-standardized incidence and mortality rates (ASIR and ASMR) were computed. RESULTS: Among 3448 OCC and OPC cases, mean (standard deviation) age at diagnosis was 63.9 (14.4) and 60.1 (10.2) years, respectively. There was a male predilection for both OCC (58.2%) and OPC (81.7%). With some fluctuations, ASIR remained the same for OCC but increased for OPC. ASMR increased for both. The most common site for OCC was tongue and for OPC tonsil. Squamous cell carcinoma was the most common diagnosis for OCC and OPC. Involvement of at least 1 lymph node was observed in 38.5% of OCC and 85.8% of OPC cases. For 45.2% of OCC and 82.3% of OPC cases, diagnosis occurred at stage IV. The most common initial treatments for OCC were surgery, alone or combined with radiation, whereas radiation with chemotherapy was the main treatment modality for OPC. CONCLUSION: The incidence of OPC in younger males was higher than that of OCC. Although incidence of OPC per 100 000 population increased over the 12-year study period, it remained largely unchanged for OCC. For both cancers, initial diagnoses were made at advanced stages, with almost twice as many stage IV OPC cases than OCC cases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».