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Enregistrement W4388660837 · doi:10.3390/cancers15225398

Breast Cancer in the Arabian Gulf Countries

2023· review· en· W4388660837 sur OpenAlexaboutno aff
Humaid O. Al‐Shamsi, Nadia Abdelwahed, Amin M. Abyad, Ibrahim Abu-Gheida, Mehdi Afrit, Tasneem Abu ElFuol, Ryad Alasas, Bilal Lababidi, Prasanta K. Dash, Mudhasir Ahmad, Norbert Dreier, Urfan Ul Haq, Thanda Lucy Ann Joshua, Sonia Otsmane, Anwar Al-Nouri, Aydah Al‐Awadhi, Syed Hammad Tirmazy, Faisal Alterkait, Shimaa Elsabae, Nyla Khan, Nehad Kazim Albastaki, Yoginee Sonawane, Mohammed Jouda, Frea Perdawood, Faryal Iqbal, Hassan Jaafar

Notice bibliographique

RevueCancers · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerCancerMedicineIncidence (geometry)DemographyMalignancyOncologyGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer stands as the prevailing malignancy across all six Gulf Cooperation Council (GCC) nations. In this literature review, we highlighted the incidence and trend of breast cancer in the GCC. Most of the studies reported a consistent increase in breast cancer incidence over the past decades, which was particularly attributed to the adoption of a Westernized lifestyle in the region and the implications of emerging risk factors and other environmental and societal factors, the increase in screening uptake, as well as the improvement in data collection and reporting in the GCC. The data on breast cancer risk factors in the GCC were limited. In this geographic region, breast cancer frequently manifests with distinctive characteristics, including an early onset, typically occurring before the age of 50; an advanced stage at presentation; and a higher pathological grade. Additionally, it often exhibits more aggressive features such as human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) positivity or the presence of triple-negative (TN) attributes, particularly among younger patients. Despite the growing body of literature on breast cancer in the GCC, data pertaining to survival rates are, regrettably, meager. Reports on breast cancer survival rates emanating from the GCC region are largely confined to Saudi Arabia and the United Arab Emirates (UAE). In the UAE, predictive modeling reveals 2-year and 5-year survival rates of 97% and 89%, respectively, for the same period under scrutiny. These rates, when compared to Western counterparts such as Australia (89.5%) and Canada (88.2%), fall within the expected range. Conversely, Saudi Arabia reports a notably lower 5-year survival rate, standing at 72%. This disparity in survival rates underscores the need for further research directed toward elucidating risk factors and barriers that hinder early detection and screening. Additionally, there is a pressing need for expanded data reporting on survival outcomes within the GCC. In sum, a more comprehensive and nuanced understanding of breast cancer dynamics in this region is imperative to inform effective strategies for prevention, early detection, and improved patient outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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