Investigation of the Incidence and Geographic Distribution of Bone and Soft Tissue Sarcomas in Canada: A National Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Sarcomas are a heterogeneous group of mesenchymal malignancies with various genetic and environmental risk factors. This study analyzed the epidemiology of sarcomas to gain insight into the incidence and mortality rates of these cancers in Canada, as well as to elucidate their potential environmental risk factors. Data for this study were obtained from le Registre Québécois du Cancer (LRQC) and from the Canadian Cancer Registry (CCR) for the period from 1992 to 2010. Mortality data were obtained from the Canadian Vital Statistics (CVS) database for the period from 1992 to 2010 using the International Classification of Diseases for Oncology, ICD-O-3, ICD-9, or ICD-10 codes, for all subtypes of sarcomas. We found that the overall sarcoma incidence in Canada decreased during the study period. However, there were select subtypes with increasing incidence. Peripherally located sarcomas were found to have lower mortality rates compared to axially located sarcomas, as expected. Clustering of Kaposi sarcoma cases in self-identified LGBTQ+ communities and in postal codes with a higher proportion of African-Canadian and Hispanic populations was observed. Forward Sortation Area (FSA) postal codes with a lower socioeconomic status also had higher Kaposi sarcoma incidence rates.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».