Clinicopathological Determinants of Vaginal and Premalignant-Malignant Cervico-Vaginal Polyps of the Lower Female Genital Tract
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish pathology frequencies for polyps in the vagina and cervix and to identify determinants of vaginal polyps and premalignant-malignant cervico-vaginal polyps. MATERIALS AND METHODS: The pathology reports of all cervico-vaginal polyps examined for 6 years at a single institution were classified, and frequencies were calculated. In 2 separate case-control studies, clinical and pathological variables of vaginal cases were compared with cervical controls, and premalignant-malignant cases were compared with benign controls. Differences in variables that were abstracted from patients' chart and pathology reviews were tested for significance. RESULTS: There were 4,402 polyps; 4,340 cervical (98.6%), 62 vaginal (1.4%), 4,268 benign (97.0%), 62 premalignant-malignant (1.4%) (CIN, endometrial hyperplasia, and carcinoma), and 72 unsatisfactory (1.6%). Age was a significant determinant of vaginal and premalignant-malignant polyps, and polyp size and number were significant determinants of vaginal polyps. Vaginal polyps were 3 times more frequent among women 40 years and younger and twice as frequent among those 60 years and older (p < .001). Premalignant-malignant polyps were twice as frequent among women 40 years and younger (p = .04), and malignant polyps were 6 times more frequent in those 60 years and older, which approached statistical significance (p = .09). Multiple polyps were 2 times more frequent (p = .04) and greater than 2 cm was 4 times (p = .01) more frequent among vaginal polyps. CONCLUSIONS: Vaginal polyps and premalignant-malignant cervico-vaginal polyps are rare. Vaginal polyps are larger and multiple and cervico-vaginal polyps in younger and older women are at greater risk of premalignant-malignant changes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».