[Inflammatory Breast Cancers: Epidemiological Aspects At The Gabriel Touré University Hospital In Bamako, Mali].
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Inflammatory breast cancer (IBC) is very rare worldwide. The objectives of the present study were to determine the frequency, to describe the socio-demographic and clinical characteristics according to the type of CIS (primary and secondary), and to establish the prognosis. METHOD: We conducted a retrospective cohort study in the Gynecology-Obstetrics unit of CHU Gabriel Touré (2015 - 2021). Data were analyzed using descriptive statistics and the Kaplan Meier method was used to produce survival curves. RESULTS: We identified 100 cases of IBC among 588 breast cancer cases including 23 cases of primary IBC (3.59%) and 77 cases of secondary IBC (13.1%). The two types of IBC appeared in a relatively younger and peaked between 35 and 40 years old. Contrary to primary IBC, secondary IBC exhibited a second peak between 55 and 60 years old (Wilcoxon rank, test p > 0.05). The time between symptom onset to disease progression was significantly shorter in primary IBC cases versus secondary one (p < 0.001). Overall survival and specific survival according to the type of IBC were less than 40% after 60 months of followed up. CONCLUSION: The incidence of IBC was high in our setting but dominated by secondary IBC. Whatever the type of IBC, the prognosis was poor.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».