Reclassification of serous ovarian carcinoma by a 2‐tier system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A study was undertaken to use the 2-tier system to reclassify the grade of serous ovarian tumors previously classified using the International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) 3-tier system and determine the progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) of patients treated on Gynecologic Oncology Group (GOG) Protocol 158. METHODS: The authors retrospectively reviewed demographic, pathologic, and survival data of 290 patients with stage III serous ovarian carcinoma treated with surgery and chemotherapy on GOG Protocol 158, a cooperative multicenter group trial. A blinded pathology review was performed by a panel of 6 gynecologic pathologists to verify histology and regrade tumors using the 2-tier system. The association of tumor grade with PFS and OS was assessed. RESULTS: Of 241 cases, both systems demonstrated substantial agreement when combining FIGO grades 2 and 3 (overall agreement, 95%; kappa statistic, 0.68). By using the 2-tier system, patients with low-grade versus high-grade tumors had significantly longer PFS (45.0 vs 19.8 months, respectively; P = .01). By using FIGO criteria, median PFS for patients with grade 1, 2, and 3 tumors was 37.5, 19.8, and 20.1 months, respectively (P = .07). There was no difference in clinical outcome in patients with grade 2 or 3 tumors in multivariate analysis. Woman with high-grade versus low-grade tumors demonstrated significantly higher risk of death (hazard ratio, 2.43; 95% confidence interval, 1.17-5.04; P = .02). CONCLUSIONS: Women with high-grade versus low-grade serous carcinoma of the ovary are 2 distinct patient populations. Adoption of the 2-tier grading system provides a simple yet precise framework for predicting clinical outcomes.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».