Global Distribution of Idiopathic Granulomatous Mastitis: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Idiopathic granulomatous mastitis (IGM) is a challenging exclusion diagnosis for breast lesions, manifested as benign, chronic inflammation of the breast tissue. Although some evidence suggest that IGM cases are not uniformly distributed worldwide, few investigations have specifically addressed this topic. This study aims to examine the distribution of IGM cases among countries and races/ethnicities based on reported cases.Methods: A review of studies with a report of at least one IGM patient published from 2011 to 2020 inclusive was conducted. The search was performed in MEDLINE, and citations were filtered in two stages by title/abstract and full text. Those cases with a positive growth of pathogens, male granulomatous mastitis and review articles were excluded.Results: Among 365 retrieved publications, 218 were finally included based on the inclusion and exclusion criteria, comprising 7161 patients from 34 different countries. Turkey, the United States, and China were the countries where the most publications (including case reports) originated. Considering the number of patients within papers, Turkey, Iran, and China were the pioneers. Conclusion: Based on the published literature, some populations seem to be more prone to IGM. Further investigations may reveal the genetic and environmental factors associated with this disease in different geographic areas.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».