Breast cancer subtype variation by ethnicity in a population-based cohort in British Columbia.
Notice bibliographique
Résumé
1585 Background: Reports suggest breast cancer subtypes (BCS) are different in developing countries, often attributed to ethnicity. We assessed BCS in our multiethnic population with access to screening mammography and universal health care. Methods: The Breast Cancer Outcomes Unit database was used to identify women diagnosed with invasive breast cancer in 2006 and referred to the BCCA. Ethnicity was abstracted by chart review from a patient questionnaire completed by all new referrals. Ethnicities were grouped into: Caucasian (CA), East Asian (EA), Aboriginal (A), South Asian (SA), South-East Asian (SEA) and Other (O). BCS were grouped as: ER/PR+ HER2-, ER/PR+ HER2+, ER/PR- HER2+, ER/PR- HER2-. Rates of ER and HER2 positivity and BCS were compared by ethnicity using the Chi-square test; age at diagnosis was compared by ethnicity using the Kruskal-Wallis test. Results: 2,222 women were eligible with 2072 having completed questionnaires. Median age was 59 years. The distribution of ethnicities: 73% CA, 8% EA, 4% A, 3% SA, 3% SEA and 9% O. T stage was T1 57%, T2 34%, T3 8% and Tx 1%. N stage was N0 55%, N1 25%, N2 9%, N3 3% and NX 9%. 4.5% were Stage IV at diagnosis. HER2 positivity was significant by ethnicity; 14% CA, 18% EA, 25% A, 29% SA, 26 % SEA, 17% O (p = 0.0008). Age varied significantly (p<0.0001); mean age in SEA was 53 compared to 60 years in CA. Conclusions: Although the subsets are small there appear to be differences in the rates of ER and HER2 positivity by ethnicities. ER negative disease was more frequent in Aboriginal and South Asians. These groups and SE Asians had more HER2 + disease. Validation on larger populations is pending. Genomics analysis may provide epidemiologic information. Differences in BCS may impact screening and prevention strategies. [Table: see text]
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».