EN MÉXICO, MÁS MUJERES CON CÁNCER DE MAMA. TRES MIL TIENEN MENOS DE 40 AÑOS. HOY, DÍA MUNDIAL DE LA LUCHA CONTRA EL CÁNCER DE MAMA
Bibliographic record
Abstract
EN MEXICO EL CANCER DE MAMA ES LA ENFERMEDAD MAS DIAGNOSTICADA EN MUJERES; TAN SOLO EN 2016 SE DETECTARON 23 MIL CASOS. LO QUE PREOCUPA ES QUE 15 POR CIENTO (CASI TRES MIL) CORRESPONDE A MENORES DE 40 ANOS. ESTO, ADEMAS DE SER EXTRANO, SE TRATA DE UNA INCIDENCIA MUCHO MAYOR QUE EN NACIONES DESARROLLADAS, DIJO LILIANA GOMEZ, DEL INSTITUTO DE INVESTIGACIONES BIOMEDICAS (IIBM). UN ARTICULO DE LA GLOBAL HEALTH AND CANCER, EN EL QUE PARTICIPAN VARIOS PAISES, REVELA QUE EN LATINOAMERICA FALLECE 14 POR CIENTO DE LAS AFECTADAS, MIENTRAS EN LAS DOS NACIONES AL NORTE DE LA FRONTERA DE NUESTRO TERRITORIO EL INDICE DE MORTANDAD ES DE LA MITAD. LA ESPECIALISTA EXPLICO –CON MOTIVO DEL DIA MUNDIAL DE LA LUCHA CONTRA EL CANCER DE MAMA, QUE SE CONMEMORA HOY 19 DE OCTUBRE– QUE LOS CASOS REPORTADOS DE MUJERES MENORES DE 44 ANOS CON ESTE PADECIMIENTO SON CASI EL DOBLE EN LATINOAMERICA QUE EN ESTADOS UNIDOS Y CANADA (20 POR CIENTO Y 12 POR CIENTO, RESPECTIVAMENTE). LA TAMBIEN MIEMBRO DE LA UNIDAD DE INVESTIGACION EN EPIDEMIOLOGIA DEL INSTITUTO NACIONAL DE CANCEROLOGIA ANADIO QUE ESE TIPO DE CANCER ES MAS AGRESIVO EN JOVENES, Y DESAFORTUNADAMENTE SE DETECTA EN ETAPAS MAS AVANZADAS PORQUE INCLUSO ALGUNOS MEDICOS DESCARTAN LA POSIBILIDAD DE QUE A LAS MENORES DE 40 ANOS LES AFECTE. POR ESO, ES IMPORTANTE HACER LA AUTOEXPLORACION A PARTIR DE LOS DIAS SIETE AL 10 AL FINAL DE LA MENSTRUACION, QUE ES CUANDO LAS GLANDULAS PRESENTAN MENOR INFLAMACION DE TODO EL CICLO. EL PROYECTO DE INVESTIGACION INTERNACIONAL CONFORMADO POR LA UNAM, MEDIANTE EL IIBM, EL INSTITUTO NACIONAL DE CANCEROLOGIA Y EL NATIONAL CANCER INSTITUTE DE ESTADOS UNIDOS, DEL QUE FORMA PARTE GOMEZ, BUSCA DESCIFRAR EL POR QUE EN MEXICO HAY MAS JOVENES AFECTADAS POR ESTE TIPO DE CANCER.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".