Immunohistochemical Profile and Clinical-Pathological Variants of Breast Cancer in Northeastern Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer is a heterogeneous illness, with subtypes of varying etiology. Estrogen Receptor (ER), Progesterone Receptor (PR) and HER2/neu (Human Epidermal Growth Factor Receptor 2) expressions have been identified as predicting factors. Objective: To demonstrate the possible association of the five immunohistochemical (IHC) expression profiles with clinical and histopathological variables of breast cancer in northeastern Mexico. Methodology: In 522 women with breast carcinoma, five IHC profiles were defined [Luminal A, Luminal B, Mixed, HER2/neu and Triple-negative (TN)]. An analysis was done to determine if there were differences between them in relation to the clinical and histopathological variables. Results: The distribution of the histological subtypes was: luminal A (32.97%), TN (27.53%), HER2/neu (19.02%), mixed (13.41%) and luminal B (7.07%). The average age at diagnosis was 53.07 ± 12.08 years, in 90.5% of the patients the size of the tumor was ≥ 2.0 cm, and 40.94% had lymph node involvement. Luminal A subtype had the highest percentage in the postmenopausal state (63.7%, p=0.071). Illness recurred in 21.01% of the patients (n=116), principally with the TN subtype (28.3%, p=0.012). Conclusions: This study detected the characterization of IHC subgroups in patients treated for breast cancer at a reference center for cancer treatment in northeastern Mexico.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».