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Enregistrement W6939355843 · doi:10.60692/nn4jg-j9249

THE IMPLICATION OF GENETIC MEDICINE IN BREAST CANCER THERAPY IN NIGERIA: CLINICAL PRACTICE AND RESEARCH

2023· article· en· W6939355843 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerDiseaseCancerClinical PracticeAlternative medicineMEDLINEPresentation (obstetrics)Precision medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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