RÉSUMÉ
RESUMEN El objetivo del estudio fue conocer el perfil inmunohistoquímico del cáncer de mama e identificar el subgrupo HER2 low en la macrorregión norte del Perú. Se realizó un estudio transversal con una muestra de 1176 pacientes atendidos en el Instituto Regional de Enfermedades Neoplásicas Norte del Perú desde enero de 2016 a diciembre de 2023. Los datos recolectados (edad, tipo histológico, grado y resultados complementarios), se analizaron con frecuencias y porcentajes. El perfil correspondió a: luminal B (45,6%); luminal A (24,7%); triple negativo (18,2%); y HER2 positivo no luminal (11,5%). Además, HER2 low fueron 215 pacientes (25,1% de los considerados previamente negativos). Este estudio proporciona evidencia que la subtipificación de cáncer de mama ha cambiado, siendo luminal B más frecuente, y es esencial involucrar a políticas de salud para adquirir terapias dirigidas considerando a pacientes HER2 low.
ABSTRACT This study aimed to understand the immunohistochemical profile of breast cancer and to identify the HER2 low subgroup in the northern macro-region of Peru. A cross-sectional study was conducted in 1176 patients from the Regional Institute of Neoplastic Diseases Northern Peru, from January 2016 to December 2023. We analyzed the data (age, histological type, grade and complementary results), with frequencies and percentages. The profile corresponded to: luminal B (45.6%); luminal A (24.7%); triple negative (18.2%); and HER2 positive non luminal (11.5%). In addition, 215 patients presented HER2 low (25.1% of those previously considered negative). This study provides evidence that the subtyping of breast cancer has changed, being luminal B the most frequent. It is essential to involve health policies to acquire targeted therapies considering HER2 low patients.
Sujet(s)
Humains , Femelle , Adulte , Adulte d'âge moyen , Sujet âgé , Sujet âgé de 80 ans ou plus , Immunohistochimie , Marqueurs biologiques tumoraux , Récepteur ErbB-2RÉSUMÉ
Objetivo: Describir y analizar los factores asociados al absentismo laboral prolongado de causa médica en trabajadores agroindustriales. Materiales y métodos: Se realizó un estudio de fuente secundaria en una población de 3150 trabajadores agroindustriales en Perú. Se tomó una muestra de 9443 casos de absentismo laboral durante los años 2012 y 2013. Se definió absentismo laboral prolongado como ≥10 días. Los factores analizados fueron edad, sexo, tiempo de trabajo, tipo de actividad, horario de trabajo, estabilidad laboral, tipo de contingencia y sistema afectado según diagnóstico. Se aplicó análisis estadístico descriptivo y multivariado mediante regresión logística binaria. Resultados: Los factores que explican el absentismo laboral prolongado fueron los accidentes de trabajo (OR: 13,9; IC: 11,2-17,2), horario atípico (OR: 3,14; IC: 1,58-6,25), menor tiempo de servicio (OR: 0,95; IC: 0,95-0,96), actividad laboral moderada-intensa (OR: 8,96; IC: 4,53-17,2) y menor estabilidad laboral (OR: 0,64; IC: 0,54-0,77). Conclusiones: El tiempo de servicio (>15 años), el horario de trabajo atípico, la actividad física moderada-intensa, los accidentes de trabajo y un contrato de trabajo no estable predicen con alta certeza el absentismo laboral prolongado. El sexo, la edad y el sistema afectado no resultaron ser predictores de absentismo laboral prolongado, pero presentan diferencias relevantes en el análisis bivariado.
Objective: To describe and analyze the factors associated with prolonged work absenteeism due to medical reasons among agribusiness workers. Materials and methods: A secondary source research was conducted in a population of 3,150 agribusiness workers in Peru. A sample of 9,443 cases of work absenteeism was taken during the years 2012 and 2013. Long-term work absenteeism was defined as ≥ 10 days. Analyzed factors were: age, sex, job tenure, type of activity, work schedule, job stability, type of contingency, and affected body system according to the diagnosis. A descriptive and multivariate statistical analysis was applied by binary logistic regression. Results: The factors explaining prolonged work absenteeism were occupational accidents (OR: 13.9, CI: 11.2- 17.2), atypical schedule (OR: 3.14, CI: 1.58-6.25), shorter job tenure (OR: 0.95, CI: 0.95-0.96), moderate-intense work activity (OR: 8.96, CI: 4.53-17.2), and lower job stability (OR: 0.64; CI: 0.54-0.77). Conclusions: Job tenure (> 15 years), atypical work schedule, moderate-intense physical activity, occupational accidents, and an unstable job contract predict prolonged work absenteeism with high certainty. Sex, age and the affected body system were not predictive of prolonged work absenteeism, but showed significant differences in the bivariate analysis.