Proportion of early-stage breast cancer at diagnosis in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer is the most common cancer-affecting women globally, with disproportionally high mortality rates in lower-income countries, including Ethiopia. The stage at diagnosis is a well-defined predictive system that determines the likelihood of breast cancer mortality. Early-stage breast cancer at diagnosis is associated with better treatment outcomes as compared with late stage. Although there are numerous primary studies on women with breast cancer with different proportions of early-stage breast cancer, there is currently no summary data on what proportion of breast cancer was diagnosed at early-stage in Ethiopia. This study focused on a pooled proportion of early-stage breast cancer at diagnosis in Ethiopia. METHODS: By using key terms, Medline through Pub-Med, Google Scholar, Science Direct, HINARI and Medley were searched about breast cancer in Ethiopia, and a total of 288 articles were retrieved. After screening the articles and quality of each article was assessed using Newcastle-Ottawa Scale. Finally, 41 articles were used for the final pooled proportion. A random effects model was used to estimate the pooled prevalence and heterogeneity of included studies that were then assessed by using prediction interval. RESULTS: Pooled proportion of early-stage breast cancer at diagnosis in Ethiopian hospitals was found to be 36% with a 95% confidence interval ranging from 31 to 41% and a 95% prediction interval ranging from 28 to 45%. CONCLUSION: Most breast cancer patients (64%) in Ethiopia are diagnosed at a late-stage. This contributes to the high mortality rates of breast cancer among women in Ethiopia. Therefore, in line with recommendations by the World Health Organization, we recommend that there should be an emphasis in Ethiopia to focus on early detection of breast cancer.
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».