Identifying Risk Factors of Endometrial Cancer and Recognition of Abnormal Uterine Bleeding during Perimenopause: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Endometrial cancer is the most common gynecological cancer in the developed world with both incidence and mortality increasing. Recognizing the first presenting symptoms of abnormal uterine bleeding and identifying risk factors associated with endometrial cancer can lead to earlier diagnoses and improved outcomes. Despite increasing incidence, lack of awareness and knowledge of endometrial cancer-associated risk factors and symptoms remains prevalent. A recent priority setting exercise identified public awareness, risk factors, prevention, screening, as well as referral criteria for abnormal bleeding as top priority for both women with cancer and their treating physicians. A substantial proportion of women diagnosed with EC are of South Asian (i.e., people identifying as of Indian, Pakistani, or Bangladeshi ethnicity) and Black ethnicity, as well as older women, yet they are often underrepresented in research. Synthesizing the current literature related to symptom and risk factor recognition for endometrial cancer while taking socio-ethnic and -demographic characteristics into consideration can help identify trends or characteristics that may influence recognition and knowledge. This will allow for better tailoring of future education and screening efforts, as well as lead to a deeper understanding of the role of poor awareness in increasing incidence and mortality rates.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».