A systematic review and meta-analysis of pregnancy-associated breast cancer incidence rate
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy-Associated Breast Cancer (PABC) is a special type of breast cancer that either occurs during pregnancy or one year postpartum. The aim of this systematic review and meta-analysis is to investigate the global incidence of PABC. METHODS: In this meta-analysis, to find related studies, three international databases including PubMed (Medline), Scopus and Web of Science (Clarivate analytics) were explored. An additional search was also carried out using Google Scholar in December 2023 looking for any new relevant article, and the list of references for all new supposedly relevant papers were manually searched for and investigated as well. The required data were extracted from retrieved studies and the quality of the studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa scale checklist. Heterogeneity among studies was assessed by I-square statistic and chi-square test and due to presence of a significant heterogeneity among studies, a random-effects model was used to pool the data. RESULTS: Twenty-two studies were included in this meta-analysis. Among 51,944,490 number of female individuals included in the study, a total number of 7,267 cases of PABC were identified. Based on these results, the global incidence of PABC was estimated 19.2 cases per 100,000 pregnancies (95%CI: 16.1-22.2, I-square = 98.9%). The results of cumulative analysis showed that the incidence rate of PABC has risen over decades, as it increased from 13.3 cases (in 1969) to 19.2 cases (in 2022) per 100,000 pregnancies. The lowest incidence rate belonged to the American continent with 14.4 (95%CI: 9.8-19) cases per 100,000 pregnancies. CONCLUSIONS: The results obtained from this study demonstrates that the global incidence of PABC amounts to 19.2 cases per 100,000 pregnancies and it has been increasing slowly during the last few decades as time went by. The incidence rate in developing countries seem to be higher than in the developed countries. However, more studies are required in order to reach a better conclusion on this issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».