Breast Cancer Status in Iran: Statistical Analysis of 3010 Cases between 1998 and 2014
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer is the 5th leading cause of cancer death in Iranian women. This study analyzed 3010 women with breast cancer that had been referred to a cancer research center in Tehran between 1998 and 2014. METHODS: In this retrospective study, we analyzed 3010 breast cancer cases with 32 clinical and paraclinical attributes. We checked the data quality rigorously and removed any invalid values or records. The method was data mining (problem definition, data preparation, data exploration, modeling, evaluation, and deployment). However, only the descriptive analyses' results of the variables are presented in this article. To our knowledge, this is the most comprehensive study on breast cancer status in Iran. RESULTS: A typical Iranian breast cancer patient has been a 40-50-year-old married woman with two children, who has a high school diploma and no history of abortion, smoking, or diabetes. Most patients were estrogen and progesterone receptor positive, human epidermal growth factor (HER) negative, and P53 negative. Most cases were detected in stage 2 with intermediate grade. CONCLUSION: This study revealed original findings which can be used in national policymaking to find the best early detection method and improve the care quality and breast cancer prevention in Iran.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».