Molecular Biology of Breast Cancer in the Horn of Africa: Case Series—A Pilot Study of Breast Cancer from Eritrea
Notice bibliographique
Résumé
Background. Recently, gene expression profiling and its surrogate immunohistochemistry (IHC) markers classified breast cancer into four distinct molecular subtypes, which have different prognoses, targeted therapies, and/or clinical outcomes.Objective. To conduct a preliminary study, to correlate the clinical pathological profiles and taxonomy of molecular subtypes of breast cancer in Eritrea, in the Horn of Africa.Design. Review of pathology reports from Jan. 1 to Nov. 30, 2009, provided 22 cases of microscopically confirmed invasive breast carcinoma that were evaluable for histology and IHC (ER, PR, HER2, and Cytokeratin 5/6).Result. Twenty patients were female and most of them (68%) were under 50 years at presentation. 90% were invasive invasive carcinoma of no special type and were histological grade 3. The molecular subtypes were luminal A (55%), luminal B (5%), HER2 (5%), basal-like (10%), and unclassified (25%). Triple negative carcinoma (basal-like and unclassified combined) was 35%, mostly (71%) in women under 50 years with grade 3 tumours.Conclusion. Breast carcinoma in Eritrean women presents at a younger age and with a high histologic grade. The two predominant molecular subtypes are luminal A and triple negative. Determining the molecular subtype using surrogate IHC markers has important treatment and prognostic implications for Eritrean women with breast cancer.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».