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Enregistrement W4410608687 · doi:10.1002/pbc.31810

Long‐Term Projections of Childhood Cancer Incidence and Prevalence in Ontario, Canada Until 2040

2025· article· en· W4410608687 sur OpenAlexafffundabout
Alexandra Moskalewicz, Sumit Gupta, Petros Pechlivanoglou, Paul C. Nathan

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CarePediatric Oncology Group of OntarioInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineCancerIncidence (geometry)Childhood cancerDemographyPopulationProjections of population growthRelative survivalEpidemiologyMalignancyPediatricsCancer registryEnvironmental healthInternal medicinePopulation growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of childhood cancer continues to rise due to increases in cancer incidence and advances in treatment, leading to better survival. We generated epidemiologic projections for childhood cancer, by cancer type, in Ontario, Canada, until 2040. METHODS: We used the Pediatric Oncology Microsimulation Model for Prevalence (POSIM-Prev) to simulate incident and prevalent cases of childhood cancer across historical (1970-2019) and future (2020-2040) time periods. The model was utilized to estimate annual population-level projections of incidence (counts and crude rates per million children), overall survival rates, and limited-duration prevalence (counts and crude rates per 100,000 population) for 14 types of childhood cancer between 2020 and 2040. RESULTS: Across future years, crude incidence rates are projected to increase for 10 cancer types in Ontario, with the largest growth expected for non-Hodgkin lymphomas. Crude prevalence rates are projected to rise between 2020 and 2040 for 13 cancer types and remain stable for bone tumors. While individuals diagnosed with lymphoid leukemia will continue to comprise the largest proportion of overall prevalence during this period, the largest relative increases in prevalence are estimated for those diagnosed with hepatic tumors and acute myeloid leukemia. By 2040, the percentage of prevalent individuals, by malignancy, who are expected to reach late adulthood (aged 60+) ranges from 4% (hepatic tumors) to 19% (bone tumors). CONCLUSION: Further increases in incidence and improvements in survival for several pediatric cancer types will contribute to substantially higher prevalence by 2040, with a projected shift toward older subpopulations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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