Prevalence and determinants of lymphedema in newly diagnosed Nigerian breast cancer patients using bioimpedance estimations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer-related lymphedema (BCRL) is common and has significant impact on quality of life. Very little is known about BCRL in sub-Saharan Africa. Generally, BCRL has been mostly evaluated post treatment, with very limited data on the prevalence of pre-treatment BCRL at baseline. This study presents the prevalence and clinical associations of lymphedema among newly diagnosed, treatment-naive breast cancer patients in a Nigerian cohort using bioimpedance estimations. Methods: Consecutively consenting, newly diagnosed, treatment-naive breast cancer patients were assessed for upper limb lymphedema using bioimpedance measurements of the extracellular fluid and the single-frequency bioelectrical impedance analysis value at 5 kHz. Patients were classified as having lymphedema if there was >10% difference in arm measurements or if the ratios of the arm measurements were >3 SD above a normative mean generated from representative controls. Regression analysis was performed to determine clinical variables associated with lymphedema. Results: . The majority (70%) had stage III disease. All measurements were significantly higher in cases than controls. Using various definitions, the prevalence of lymphedema was between 11.7% and 14.3%. Various clinical variables relating to clinical stage were significantly associated with lymphedema. Conclusion: The predominance of locally advanced disease in the Nigerian setting is associated with high pre-treatment lymphedema rates. This may set the stage for higher rates in the post-operative setting. Management of lymphedema should be incorporated into the treatment planning.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».