DOI:http://dx.doi.org/10.7314/APJCP.2013.14.4.2155 Global Controversies and Advances in Skin Cancer- Brisbane 2013
Notice bibliographique
Résumé
Skin cancer is broadly classified by two key types, melanoma and non-melanoma skin cancer. The latter are not routinely collected by cancer registration as many are treated in doctor’s surgeries using destructive techniques that preclude histological confirmation (Cancer Council Queensland, 2013a). Melanoma of the skin is not an insignificant problem worldwide. In 2008 in the South-East Asian Region (SEARO) as classified by the World Health Organisation (WHO) there was an estimated incidence of 2800 cases of melanoma of the skin in 2008 and a staggering 20782 cases in the Western Pacific Region (WPRO) (IARC, 2008). Of note, Australia and New Zealand are included in the WPRO classification and melanoma incidence rates in Australia and New Zealand are two to three times as high as those found in Canada, the United States and the United Kingdom. Although mortality rates are quite low, they are still approximately two times higher in Australia and New Zealand than in Canada, the United States and the United Kingdom (IARC 2008). The incidence of both non-melanoma and melanoma skin cancers has been increasing over the past decades with between 2 and 3 million non-melanoma skin cancers and 132,000 melanoma skin cancers occur globally each year (WHO, 2013). Skin Cancer- a Costly Disease In a report to identify the burden and cost of non-melanoma skin cancer (NMSC) treatments in Australia and to project estimates of numbers and costs to 2015, Fransen et al (2012) noted the total number of NMSC treatments increased from 412 493 in 1997 to 767 347
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,362 | 0,184 |
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 ».