Endometrioid Ovarian Carcinoma Benefits from Aromatase Inhibitors: Case Report and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Aromatase inhibitors have not been adequately assessed in treatment of ovarian cancer. The aromatase inhibitor letrozole (2.5 mg daily) was administered in 2 cases of advanced endometrioid ovarian cancer with positive estrogen receptor. CASE 1: A 52-year-old woman with a grade 2-3, stage iiic endometrioid ovarian cancer was optimally debulked and received 6 cycles of intravenous paclitaxel and intraperitoneal cisplatin-paclitaxel. Post chemotherapy, one of several biopsies showed residual disease during the second-look laparoscopy. This patient was treated with letrozole and remained disease-free during 30 months of follow-up. CASE 2: A 47-year-old woman with a grade 3, stage iiic endometrioid ovarian cancer was optimally debulked and treated with intravenous carboplatin-paclitaxel. After a 15-month remission, her first recurrent disease was treated with carboplatin-docetaxel. The second remission lasted only 11 months, after which the patient was treated with splenectomy and subsequent liposomal doxorubicin. Letrozole was administered after the chemotherapy. The patient had a 30-month remission before the next recurrence of her disease. CONCLUSIONS: Endometrioid ovarian carcinoma may benefit from aromatase inhibitors, especially when the tumour burden is low after primary chemotherapy or when the inhibitor is used as maintenance therapy between chemotherapies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».