Outcome of patients with borderline ovarian tumors: Results of the multicenter AGO ROBOT study.
Notice bibliographique
Résumé
5005 Background: Borderline ovarian tumors (BOT) are a rare entity; current standard of care is based on the available data of predominantly small retrospective trials. Therefore we performed a pattern of care study including central pathology review. Methods: All consecutive patients diagnosed with BOT between 1998 and 2008 in 24 German institutions were included. Tumor samples were prospectively sent for central histopathological review to specialized gynecopathologists, clinical data were collected and patient follow-up was prospectively updated. Results: Pathological review was obtained in 1,042 of 1,236 pts resulting in 950 confirmed BOT cases analyzed here. Under- and overdiagnosis occurred in 3.8% and 5.0% of cases, respectively. Median age was 49 years; 84% of patients had FIGO stage I disease; serous type (S-BOT) was diagnosed in 64% and mucinous type (M-BOT) in 31%. Primary/re-staging surgery led to complete debulking in 92.3% of pts (residual disease 1.3%, unknown 6.4%). Adjuvant chemotherapy was given to 33 (3.5%) pts only. 165 (17%) underwent fertility preserving surgery and 31 (19%) of these patients had documented pregnancies thereafter. Overall, 74 (7.8%) pts experienced relapse and 43 (4.5%) died. Disease progression in the form of invasive carcinoma occurred in 30% of the relapses. Inadequate surgical staging, residual tumor, fertility sparing surgery and higher FIGO stage were associated with shorter progression-free survival (PFS). M-BOT showed a non-significant trend to longer PFS compared to S-BOT (p = 0.07). No differences were observed for laparatomy vs. laparoscopy as initial surgical approach or application of adjuvant chemotherapy. Conclusions: To this day, this is the largest data set available for BOT. Prognosis is favorable even without adjuvant therapy if correct surgical staging is performed. Both tumor characteristics and treatment variables had a significant impact on relapse rate and outcome. In contrast to previous studies, disease progression in the form of invasive carcinoma occurred in a significant amount of patients with relapsed disease.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».