Cancer incidence and stage at diagnosis in children and adolescents in the Community of Madrid, 2015–2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer is the leading cause of death in children aged 1-14 and the second in 15-19-year-old adolescents in Spain. The Paediatric Population-Based Cancer Registry of the Community of Madrid was created to monitor its incidence and survival. OBJECTIVES: This study presents the incidence of childhood and adolescent cancer (0-19 years) in Madrid at a population level by sex, age group, type of tumour and stage at diagnosis. METHODS: This study was a retrospective analysis of the total number of cases registered in the Paediatric Population-Based Cancer Registry of the Community of Madrid. The registry employs passive and active case finding: by cross-referencing hospital discharge data, primary healthcare data, mortality data and administrative information; and by validation of all potential incident cases through a review of electronic medical charts. All new diagnoses of malignant neoplasms, non-malignant neoplasms of the Central Nervous System, and uncertain and in situ neoplasms of the bladder, identified in 2015-2018 in individuals under age 20 residing in Madrid, were included. Patient information was collected along with tumour characteristics, including stage at diagnosis according to the Toronto Childhood Cancer Stage Guidelines. Age-specific and age-standardised incidence rates were computed with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: A total of 1002 tumours were registered in 5,269,524 person-years, yielding an age-standardised rate of 192.7 (95% CI 184.3, 201.4) cases per million person-years. Male/female rate ratio was 1.1. The most common cancers across all ages comprised CNS tumours, leukaemias and lymphomas (primarily Hodgkin): 45.5 (95% CI 39.9, 51.7), 41.1 (95% CI 35.7, 47.1) and 35.8 (95% CI 30.9, 41.3) cases per million person-years, respectively. The proportion of metastatic tumours at diagnosis was similar for ages 0-14 (18.6%) and 15-19 (18.7%). CONCLUSIONS: This study provides a comprehensive understanding of childhood and adolescent cancer incidence in Madrid. The registry provides high-quality data and consolidates epidemiological surveillance of cancer in the region.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».