Severity Of Oral Carcinoma With Respect To Various Addictions- A Study In WestBengal
Notice bibliographique
Résumé
Intake of oral and smoking tobacco, alcohol, betel nut, etc., with poor oral hygiene, malnutrition, and other variables are risk factors for oral cancer. The aim of the study is to determine whether there is any connection between the use of addictions, the location of cancer, and the age of the persons chosen from West Bengal's population. 104 patients with histopathologically confirmed oral cancer from the outpatient ENT head and neck surgery and oral and maxillofacial surgery departments of the Ramakrishna Mission Seva Pratishthan in Kolkata were chosen for the study, along with 100 controls. The controls and effected individuals completed a detailed questionnaire to provide information on their age, sex, addictive behaviors, and where their lesions were located, among other things. Microsoft Excel software was used to statistically evaluate the acquired data. Together with a strong connection seen in the occurrence of oral lesions in the palate region of the buccal cavity, a substantial association was seenbetween the occurrence of this malignancy and the number of addictions of the persons (p value 0.03). (p value 0.06). Age, however, does not significantly correlate with this cancer, emphasizing the significance of the concerned people' frequency and length of exposure to numerous risk factors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».