Assessment of the Influence of Risk Factors on the Incidence of Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC) in the Northern Pakistani Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oral squamous cell carcinoma (OSCC) is the most common type of oral cancer, accounting for over 94 percent of all cases, with substantial disparities in occurrence among South Asian countries. In Pakistan its occurrence rate rises from last two decade. A combination of risk factor habit, duration and intensity doubles the rate of incidence. Methods: Fully informed consent was taken. Both genders having age 18-55 years and cases confirmed by biopsy reports were included in the study. A thorough history of the disease and risk factors were taken and labelled (smoking, alcohol consumption, and betel nut chewing) accordingly. Data was analysed using SPSS 20. Gender base stratification was done using chi-square test and significance was defined as a P value of ? 0.05. Results: In present study 110 (73.3%) male and 40 (26.7%) female patients. Mean ±SD of age of OSCC patients was 47.00± 9.170 years. Among the participants 9 (6.0%) smokers, 39 (26.0%) consumed alcohol, use betel and 24 (16.0%) areca nut pan. Association of smoking with gender was statistically significant (p=0.013). Similarly, betel nut chewing also showed statistically significant correlation with gender (p=0.044). Both alcohol and snuff did not show any statistically significant correlation with gender. Conclusion: The public should be aware of the association of the risk factors and development of oral cancer. Public health measures should be taken to prevent smoking and chewing tobacco.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».