Reclassifying Menopausal Breast Cancer and Assessing Non-Genetic Risk Factors in Ghanaian Women: Insights from a Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Breast cancer incidence is increasing in younger Ghanaian women. However, few epidemiological studies have evaluated the modifiable risk factors in this population. Additionally, these studies have classified breast cancer in Ghanaian women based on the global menopausal case classification. This study reclassified premenopausal and postmenopausal breast cancer in a Ghanaian cohort, assessing the risk factors using the observed menopausal age in Ghanaian women of 48 years, rather than the global standard of 50 years. Methods: Women di-agnosed with breast cancer and scheduled for surgery from December 2018 to March 2023 were recruited across four hospitals in Ghana for the Ghana Breast Cancer Omics Project (BCOPGh), and data were collected using a questionnaire. Cross-tabulation and linear regression were used to evaluate the relationships between categorical variables and age at diagnosis. Results: Out of a total of 262 women recruited, 34.4% were classified as having premenopausal breast cancer; while early-onset breast cancer (EOBC) accounted for 14.9% of all cases. The molecular subtypes were predominantly Hormone receptor (HR)-positive (61%) while triple-negative breast cancer (TNBC) accounted for 16%. The tumours were predominantly at stage II (62%) and grade 2 (51%) with invasive carcinoma NST (56%) being the most common subtype. Within this cohort, nulliparity increased EOBC risk by 13.5-fold, while having a first birth after the age of 23 doubled the odds of premenopausal breast cancer. Reproductive factors (menarche and menopause) and lifestyle (al-cohol intake, smoking, contraceptive use, and breastfeeding duration) were not associated with premenopausal breast cancer in this cohort. About 13% of participants reported a family history of breast cancer, and 79% had prior knowledge of the disease. Conclusion: This study supports pre-vious reports of relatively higher incidence of aggressive disease in young Ghanaian women and the protective effect of early age at first birth. It further underscores the need to investigate its genetic underpinnings, whilst highlighting the importance of public education on self-examination tech-niques to reduce advanced disease presentation in Ghanaian women.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».