Breast Carcinoma in Uganda: Microscopic Study and Receptor Profile of 45 Cases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context. —Histologic and receptor data on breast carcinoma in Uganda are scarce. Estrogen receptor status is not routinely available. Breast cancer blocks from Uganda were studied in Montreal, Canada, and clinical correlations subsequently discussed in Kampala, Uganda. Objective. —To correlate histologic features (tumor type, histologic grade), receptor profile (estrogen receptor, progesterone receptor, and HER2/ neu ), and age in Ugandan women. Design. —Pathology reports for 2000–2004 from Nsambya Hospital, reporting invasive breast carcinoma, provided 45 microscopically confirmed cases. Results. —Seventy-three percent of patients were 50 years or younger. Histologic types were invasive ductal carcinoma (78%) and “good” prognosis types (11%). Overall 40% were grade 3, but 48% of invasive ductal carcinomas were grade 3. Estrogen receptor was positive in 60% overall and in 51% of invasive ductal carcinomas. HER2/ neu was overexpressed in 11%; 36% were “triple” negative (estrogen receptor, progesterone receptor, HER2/ neu negative). Conclusions. —Breast carcinoma in Ugandan women presents at a younger age and is histologically and by receptor profile more aggressive than carcinoma in Caucasian women.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».