Investigation of incidence and geographic distribution of gliomas in Canada from 1992 to 2010: a national population-based study highlighting the importance of exposure to airport operations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gliomas account for over two-thirds of all malignant brain tumors and have few established risk factors beyond family history and exposure to ionizing radiation. Importantly, recent studies highlighted the exposure to ultrafine particles (UFP) as a putative risk factor for malignant brain tumors. Methods: Clinical and geographic data encompassing all provinces and territories from 1992 to 2010 was obtained from the Canadian Cancer Registry and Le Registre Québécois du Cancer. Linear regression and joinpoint analyses were performed to assess incidence trends. Significantly higher and lower incidence postal codes were then interrogated using Standard Industrial Classification codes to detect significant industrial activity. Results: In Canada, between 1992 and 2010, there were ~32,360 cases of glioma. Of these, 17,115 (52.9%) were glioblastoma. The overall crude incidence rates of 5.45 and 2.87 cases per 100,000 individuals per year for gliomas and glioblastomas, respectively, were identified. Our findings further revealed increasing crude incidence of gliomas/glioblastomas over time. A male predominance was observed. Provinces leading in glioma incidence included Quebec, Nova Scotia, and New Brunswick. Significantly lower crude incidence of glioma was found in Nunavut, Northwest Territories, Ontario, and Alberta. A putative regional clustering of gliomas was observed, with higher incidence rates in postal code areas correlating with industrial activity related to airport operations. Conclusion: This study describes the geographic distribution of the glioma disease burden and, potentially, identifies industrial activity related to airport operations as potentially being associated with higher incidence of this cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».