Association Between Obesity and Clinicopathological Profile of Patients with Newly Diagnosed Non-Metastatic Breast Cancer in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Obesity is prevalent in Saudi Arabia and is associated with adverse clinical features and poor breast cancer (BC) outcomes. We determined the distribution of body mass index (BMI) and evaluated its association with disease characteristics and outcomes in women with non-metastatic BC. Patients and Methods: ). Regression analysis was used to evaluate clinicopathological factors associated with BMI and clinical stage. Results: ). Most patients were premenopausal (63.6%), nearly half of the patients had stage III disease, and 11.2% were screen-detected. The prevalence of obesity was 53.4%, with a significant difference between the peri/premenopausal (49.4%) and postmenopausal (61.7%) groups (p < 0.001). Obese patients were more likely to be aged >40 years, be postmenopausal, have a history of oral contraceptive pills, have advanced-stage disease, and have undergone radiation therapy, and were less likely to have human epithelial growth factor 2 (HER2)+ disease than non-obese patients. Premenopausal obese women had fewer hormone receptor-positive and more triple-negative cancers than postmenopausal obese women did. Obesity, non-screening-detected BC, and HER+ status were independent prognostic factors for advanced-stage presentation. Conclusion: The prevalence of obesity and its significant association with advanced BC justify the upscaling of screening services and instituting weight-reduction strategies.
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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 | 0,001 | 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 ».