THE IMPLICATION OF GENETIC MEDICINE IN BREAST CANCER THERAPY IN NIGERIA: CLINICAL PRACTICE AND RESEARCH
Notice bibliographique
Résumé
In the preceding three decades, breast cancer occurrence and mortality rates have proliferated in Nigeria. Despite the considerable health, socioeconomic and developmental burdens breast cancer imposes on Nigeria, researchers have not extensively explored the use of genetic medicine in the management of this disease in Nigerian patients. This review's objectives were to compare the diagnosis, treatment, and research of breast cancer in Nigeria and other countries. In addition, it also highlighted the setbacks and difficulties in breast cancer management in Nigeria. This journal employs a literature review. Detailed relevant articles were researched in two main electronic databases - Google Scholar and PubMed. The databases were analysed for keywords including: "breast cancer," "breast cancer therapy," "breast cancer diagnosis," "breast cancer in Nigeria," and "genetic medicine in breast cancer." Only journals written in the English language between 1998 and 2022 were considered. 34 journals were identified, of which 22 were used for this review. Findings showed that genetics is not often considered for predicting and treating breast cancer. They also show that due to late presentation at the hospital, triple-negative breast cancer, usually at stage III or IV, is the most common breast cancer type in Nigeria. Genetic medicine should be integrated into the therapy and management of breast cancer in Nigeria. It will allow prediction of the disease, and timely diagnosis and ultimately possibly lead to a decline in breast cancer mortality and morbidity, just like in developed countries (high-income countries) such as The United States of America, Canada, and Sweden.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».