Distribution of Breast Cancer Subtypes Among Nigerian Women and Correlation to the Risk Factors and Clinicopathological Characteristics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer in African women differs from the Caucasian. Understanding the profile of Nigerian women with breast cancer will help with preventive measures and treatment. This study focused on the clinico-pathological characteristics, with risk factors of breast cancer patients in Nigeria. METHODS: Newly diagnosed female patients with breast cancer were assessed over 12 months. Patients were reviewed using a predesigned proforma which focused on socio-demographic information, clinical information, risk factors and tumor biology. RESULTS: A total of 251 women were identified; their mean age was 46 years. More than half (62.5%) are premenopausal at presentation, 37.8% with Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) score of 0 and right side (50.2%) as the most common primary site of disease. Less than half of them (43.0%) are estrogen receptor (ER) positive, 27.9% are progesterone receptor (PR) positive, 43.8% and 47.4% are hormone receptor positive and triple negative, respectively. Most patients presented at the latter stage of the disease, stage III (66.9%) and stage IV (18.3%). Only 15.9% are well differentiated and almost all (92.8%) had invasive ductal histological type. Obesity (66.2%) and physical inactivity (41.9%) are the most common risk factors for the disease. A significant relationship was found between immunohistochemistry status and family history of breast cancer, tumor site, previous breast surgery, previous lump and alcohol intake. CONCLUSION: Findings from this study showed that Nigerian breast cancer patients differ from their counterparts in the high human development index (H-HDI) countries in terms of the patients and disease characteristics. In view of this, prevention and treatment options should consider this uniqueness to ensure better outcome.
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.
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 découle