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Enregistrement W2581371914 · doi:10.6000/1927-7229.2017.06.01.2

Distribution of Breast Cancer Biomarkers by Age in Iran

2017· article· en· W2581371914 sur OpenAlexvenueno aff
Hassan Akbari, Farzad Taghizadeh‐Hesary, Laya Rahnar Nikoukar

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerMalignancyFamily historyEstrogen receptorOncologyCancerInternal medicineDiseaseHormone receptorGynecologyImmunohistochemistryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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