P.094 Incidence of pathologically confirmed primary malignant brain tumours in Newfoundland and Labrador: an eight-year review spanning 2015-2022
Notice bibliographique
Résumé
Background: Considering regional and temporal trends, we sought to explore the incidence of primary malignant brain tumours in Newfoundland and Labrador. Methods: We reviewed all primary, malignant brain tumour cases from 2015-2022 confirmed by St. John’s Health Sciences Centre pathology reports. Incidence rates were standardized using the 2011 Canadian standard population. Results: We included 362 cases. The average annual age-standardized incidence rate of primary, malignant brain tumours per 100,000 was 7.0 (95% CI: 6.3-7.7), lower than the national average (7.93; 95% CI: 7.78-8.08). The incidence of glioblastoma (5.1; 95% CI: 4.5-5.7) was significantly higher than the national average (4.05; 95% CI: 3.95-4.16). Temporal trends revealed that oligodendroglioma incidence spiked from 0.5 (95% CI: 0.2-0.7) in 2015-2019 to 1.5 (95% CI: 0.4-2.6) in 2020 before returning to baseline in 2022. Regional trends indicated a lower incidence of malignant tumours in Labrador-Grenfell (5.1; 95% CI: 2.5-7.6), compared to 6.9 (95% CI: 6.2-7.6) averaged elsewhere. Conclusions: Higher rates of glioblastoma in Newfoundland and Labrador could have a genetic or multi-factorial cause. The increased occurrence of oligodendroglioma during the COVID-19 pandemic necessitates broader investigation, potentially linked to delays in patient care during this period. Regional trends could suggest less access to care in rural populations and underestimated incidence.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».