Breast cancer in Trinidad and Tobago
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast Carcinoma (BCa) is the leading cause of cancer among females in Trinidad and Tobago (TnT). This twin-island has a diversified population of 1.3 million individuals that display and are exposed to a variety of lifestyle choices that have been linked to the development of BCa. Therefore, this study aimed to identify the risk factors that influence the development of BCa, analyze the common histopathological details, and categorize BCa based on receptor study. Methods: Cancer information for 120 BCa cases at Eric Williams Medical Sciences Complex from 2012 to 2019 was retrieved, analyzed, and statistically estimated. The clinical details were categorized based on data tabulations, and histological assessment was performed to identify specific features. The receptor analysis was classified based on estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and human epidermal growth factor-2 (HER-2neu) staining intensity. A descriptive data analysis and comparison were statistically evaluated in all these cases. Results: Epidemiological factors influencing the development of BCa were age with a peak of 56-65 years 27.5% (n = 33), ethnicity predominated in Indo-Trinidadians 48.33% (n = 58), and marital status primarily in unmarried/single/widowed patients 55% (n = 66). Infiltrating ductal carcinoma was the principal histopathological type 91.66% (n = 110). Receptor analysis revealed ER/PR + HER-2neu as the most common type 40% (n = 18) for therapeutic surveillance. Conclusion: This study highlights various epidemiological factors that influence the development of BCa among females in TnT. Histopathological analysis and receptor studies would provide a useful link between the tumor behavior and its prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».