Determinants of delay in diagnosis and end stage at presentation among breast cancer patients in Iran: a multi-center study
Notice bibliographique
Résumé
One of the reasons for high mortality of breast cancer (BC) is long delay in seeking medical care and end stage at presentation. This study was designed to measure the association between a wide range of socio-demographic and clinical factors with diagnostic delay in BC and stage at presentation among Iranian patients. From June 2017 to December 2019, 725 patients with newly diagnosed BC in Shiraz and Kermanshah were selected and information on BC diagnosis delay was obtained from the patient's medical record. Data on socio-economic status was obtained via a structured interview. Our findings suggest that 45.8% of the patients were diagnosed at a late stage (stage 3 or higher). A total of 244 (34%) patients had more than 3 months delay in diagnosis. We found a significant association between stage at diagnosis and place of residence (adjusted odds ratio (aOR rural vs. urban = 1.69, 95% CI 1.49-1.97), marital status (aOR 1.61, 95% CI 1.42-1.88), family history of BC (aOR 1.46, 95% CI 1.01-2.13), and history of benign breast disease (BBD) (aOR 1.94, 95% CI 1.39-2.72) or unaware of breast self-examination (BSE) (aOR 1.42, 95% CI 1.42-1.85), delay time (aOR 3.25, 95% CI 1.04-5.21), and left breast tumor (aOR right vs. left 2.64, 95% CI 1.88-3.71) and smoking (aOR no vs. yes 1.59, 95% CI 1.36-1.97). Also, delay in diagnosis was associated with age, family income, health insurance, place of residence, marital status, menopausal status, history of BBD, awareness of breast self-examination, type of first symptoms, tumor histology type, BMI and comorbidity (p < 0.05 for all). Factors including history of BBD, awareness of BSE, and suffering from chronic diseases were factors associated with both delay in diagnosis and end stage of disease. These mainly modifiable factors are associated with the progression of the disease.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».