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Enregistrement W4313524090 · doi:10.1186/s12905-022-02142-w

Clinicopathologic characteristics of early-onset breast cancer: a comparative analysis of cases from across Ghana

2023· article· en· W4313524090 sur OpenAlexaff
Patrick Kafui Akakpo, Emmanuel Gustav Imbeah, Lawrence Edusei, Simon Naporo, Kofi Ulzen‐Appiah, Joe‐Nat Clegg‐Lamptey, Florence Dedey, Josephine Nsaful, Nelson Affram, Beatrice Wiafe, Samuel Mensah, Michael Nortey, Mohammed Sheriff, Forster Amponsah‐Manu, Kwabena Agbedinu, Evelyn Jiagge

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensEngineers Without Borders Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineCancerDemographyOncologyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer is the commonest cancer diagnosed globally and the second leading cause of cancer-related mortality among women younger than 40 years. This study comparatively reviewed the demographic, pathologic and molecular features of Early-Onset Breast Cancer (EOBC) reported in Ghana in relation to Late Onset Breast Cancer (LOBC). METHODS: A descriptive, cross-sectional design was used, with purposive sampling of retrospective histopathology data from 2019 to 2021. Reports of core or incision biopsy, Wide Local Excision or Mastectomy with or without axillary lymph node dissection specimen and matched immunohistochemistry reports were merged into a single file and analysed with SPSS v. 20.0. Descriptive statistics of frequencies and percentages were used to describe categorical variables. Cross-tabulation and chi-square test was done at a 95% confidence interval with significance established at p < 0.05. RESULTS: A total of 2418 cases were included in the study with 20.2% (488 cases) being EOBCs and 79.8% (1930 cases) being LOBCs. The median age at diagnosis was 34.66 (IQR: 5.55) in the EOBC group (< 40 years) and 54.29 (IQR: 16.86) in the LOBC group (≥ 40 years). Invasive carcinoma-No Special Type was the commonest tumour type with grade III tumours being the commonest in both categories of patients. Perineural invasion was the only statistically significant pathologic parameter with age. EOBC was associated with higher DCIS component (24.8% vs 21.6%), lower hormone-receptor-positive status (52.30% vs 55.70%), higher proliferation index (Ki-67 > 20: 82.40% vs 80.30%) and a higher number of involved lymph nodes (13.80% vs 9.00%). Triple-Negative Breast cancer (26.40% vs 24.30%) was the most predominant molecular subtype of EOBC. CONCLUSION: EOBCs in our setting are generally more aggressive with poorer prognostic histopathological and molecular features when compared with LOBCs. A larger study is recommended to identify the association between relevant pathological features and early onset breast cancer in Ghana. Again, further molecular and genetic studies to understand the molecular genetic drivers of the general poorer pathological features of EOBCs and its relation to patient outcome in our setting is needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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