Distribution of Breast Cancer Biomarkers by Age in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Breast cancer is the leading cause of cancer related death globally and presents as the most common female malignancy in Iran. Multiple factors are associated with an increased risk of developing breast cancer; for example first degree family history of breast cancer, BRCA1, 2 mutation and history of atypical hyperplasia on biopsy are the most important risk factors for developing breast cancer. Some prognostic factors are classically used that it would help us to either choosing recommended optimal treatment or recognizing the prognosis. In several studies it is shown that these factors have different patterns in age groups or histopathologic types. The aim of this study was to determine the age distribution of hormone receptors and biomarkers and determine their relation to the histopathologic types. Methods: Data were gathered from the medical records of Baqiyatallah hospital, Tehran, Iran. Breast cancer patients whose disease was confirmed by pathologic studies and had immunohistochemical profile, were included. Estrogen receptor (ER), Progesterone receptors (PR), HER2/neu and p53 were selected as biomarkers of this study. Results: Mean age of patients was 49.47±12.50 years (range 20 to 86). The most common histopathologic type was invasive ductal carcinoma. Distribution of ER and PR against age detected similar; ER positivity increased with age and it peaked in fifth decade of life, and PR positivity showed more regular pattern and it also peaked in fifth decade of life (p <0.05) HER2/neu positivity also had trend to increase with age and it peaked in sixth decade of life, but P53 had trend to show unimodal distribution pattern that peaked in sixth decade of life, but this findings were not statistically significant (p>0.05). Conclusions: Our breast cancer patients were generally younger than patients round the world. The different distribution pattern of biomarkers in our studies in comparison with similar studies, may suggest different biologic behavior of breast cancer in our patients. Further studies will help illuminate this point.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».