High Incidence of Triple-Negative Tumors in Sub-Saharan Africa: A Prospective Study of Breast Cancer Characteristics and Risk Factors in Malian Women Seen in a Bamako University Hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Few studies have been conducted on breast cancer in Sub-Saharan Africa and their results have been suspected to be impaired by artefacts. This prospective study was designed to determine tumor and patient characteristics in Mali with control of each methodological step. These data are necessary to define breast cancer treatment guidelines in this country. METHODS: Clinical and tumor characteristics and known risk factors were obtained in a consecutive series of 114 patients. Each technical step for the determination of tumor characteristics [histology, TNM, grade, estrogen (ER) and progesterone receptors (PR), HER2, and Ki67] was controlled. RESULTS: Patients had a mean age of 46 years. Most tumors were invasive ductal carcinomas (94%), T3-T4 (90%) with positive nodes (91%), grade III (78%), and ER (61%) and PR (72%) negative. HER2 was overexpressed in 18% of cases. The triple-negative subgroup represented 46%, displaying a particularly aggressive pattern (90% grade III; 88% Ki67 >20%). CONCLUSION: This study demonstrates the high incidence of aggressive triple-negative tumors in Mali. Apart from a higher prevalence of premenopausal women, no significant difference in risk factors was observed between triple-negative tumors and other tumors. The hormonal therapy systematically prescribed therefore needs to be revised in light of this study.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».