Trends in Cutaneous Melanoma in Nova Scotia With a Focus on 2007 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Melanoma represents a significant public health challenge in Canada, contributing to the deaths of over 1000 individuals each year. Prince Edward Island and Nova Scotia were previously noted to have the highest incidence rates of melanoma in Canada. METHODS: Data from patients diagnosed with or dying from melanoma was extracted from the Nova Scotia Cancer Registry. TNM stage was available for cases diagnosed 2007 to 2017. Incidence (1992-2019) and mortality (1992-2021) rates were examined using Join Point Trend Analysis Software. RESULTS: Between 2007 and 2019, 2450 cases of in situ and 4063 cases of invasive melanoma were documented, of which 52.8% were male. The largest number of cases was from the 60- to 79-year age group. The most common site in females was upper limbs (in situ) and lower limbs (invasive), and for males, face, and neck (in situ), and trunk (invasive). The majority of invasive cases (71.5%) were diagnosed at stage I. Invasive melanoma incidence has been increasing by 2.7% per year since 1992, while in situ disease has increased at a greater rate (4.9% per year). The current estimate of 92% for 5 years of net survival has not changed appreciably over the same period. Survival for late-stage melanoma has shown a modest improvement for patients diagnosed over the period. CONCLUSION: With increasing rates of melanoma in Nova Scotia, there is a need for informed education, directed at the public and physicians, around pigmented skin lesions. This would allow the patient to detect atypical melanocytic lesions at an early stage. Sun safety practices in Nova Scotia should continue to be encouraged.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».