Perinatal invasive malignant diseases: a review of twenty-five cases in South China
Notice bibliographique
Résumé
Malignant neoplastic diseases (MND) are unusual complications during perinatal period and compose a dilemma for both patients and the health practitioners. Little is known about the information in Chinese suffering perinatal MND. Analyzing medical records and questionnaire, information on a series of 25 patients with a diagnosis of perinatal MND was collected from 3 medical centers between 1992 and 2004. Among all the 25 patients, 10 selected termination of the pregnancies and the other 15 continued their pregnancies until labor voluntarily, both groups obtain anti-malignancies therapies during the perinatal period. The two groups were not statistically different for the age of pregnancy, gravid and parity number, interval weeks between symptoms emergence and diagnosis of invasive malignant disease, as well as the occurrence rates of major side effects induced by malignant therapies. No statistical differences in overall survival and disease-free survival between the two groups, including the age of pregnancy, gravid and parity number, obstetric bleeding rates, neonatal distress rates, neonatal weight and puerperal morbidity rates. The patients' neonates all show no serious complications. In conclusion, pregnancy may not affect the course of MND, and termination of pregnancy may not benefit the maternal-fetal conditions, in a macroscopical point of view.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».