Triple-negative breast cancer prevalence in Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective The aggressive triple-negative breast cancer (TNBC) subtype disproportionately affects women of African ancestry across the diaspora, but its frequency across Africa has not been widely studied. This study seeks to estimate the frequency of TNBC among African populations. Design Systematic review and meta-analysis using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) framework. Data sources PubMed, EMBASE, African Journals Online and Web of Science were searched on 25 April 2021. Eligibility criteria for selecting studies We included studies that use breast cancer tissue samples from indigenous African women with sample size of eligible participants ≥40 and full receptor status for all three receptors (oestrogen receptor (ER)/progesterone receptor (PR)/human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)) reported. Data extraction and synthesis Two independent reviewers extracted data and assessed risk of bias using the modified assessment tool by Hoy et al. (2012) for prevalence studies. A random-effects meta-analysis was performed, and data were pooled using the inverse-variance method and logit transformation. Pooled frequencies were reported with 95% CIs calculated with the Clopper-Pearson method and heterogeneity quantified with I 2 statistic. GRADE assessed the certainty of the evidence. Results 1808 potentially eligible studies were identified of which 67 were included in the systematic review and 60 were included in the meta- analysis. Pooled TNBC frequency across African countries represented was estimated to be 27.0%; 95% CI: 24.0% to 30.2%, I 2 =94%. Pooled TNBC frequency was highest across West Africa, 45.7% (n=15, 95% CI: 38.8% to 52.8%, I 2 =91%) and lowest in Central Africa, 14.9% (n=1, 95% CI: 8.9 % to 24.1%). Estimates for TNBC were higher for studies that used Allred guidelines for ER/PR status compared with American Society of Clinical Oncology(ASCO)/College of American Pathologists(CAP) guidelines, and for studies that used older versions of ASCO/CAP guidelines for assessing HER2 status. Certainty of evidence was assessed to be very low using GRADE approach. Conclusion TNBC frequency was variable with the highest frequency reported in West Africa. Greater emphasis should be placed on establishing protocols for assessing receptor status due to the variability among studies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».