Nomogram to Predict Risk of Lymph Node Metastases in Patients With Endometrioid Endometrial Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pelvic lymphadenectomy in early-stage endometrial cancer is controversial, but the findings influence prognosis and treatment decisions. Noninvasive tools to identify women at high risk of lymph node metastasis can assist in determining the need for lymph node dissection and adjuvant treatment for patients who do not have a lymph node dissection performed initially. A retrospective review of surgical pathology was conducted for endometrioid endometrial adenocarcinoma at our institution. Univariate and multivariate logistic regression analysis of selected pathologic features were performed. A nomogram to predict for lymph node metastasis was constructed. From August 1996 to October 2013, 296 patients underwent total abdominal or laparoscopic hysterectomy, bilateral salpingo-oophorectomy, and selective lymphadenectomy for endometrioid endometrial adenocarcinoma. Median age at surgery was 62.7 yr (range, 24.9-93.6 yr). Median number of lymph nodes removed was 13 (range, 1-72). Of all patients, 38 (12.8%) had lymph node metastases. On univariate analysis, tumor size ≥4 cm, grade, lymphovascular space involvement, cervical stromal involvement, adnexal or serosal or parametrial involvement, positive pelvic washings, and deep (more than one half) myometrial invasion were all significantly associated with lymph node involvement. In a multivariate model, lymphovascular space involvement, deep myometrial invasion, and cervical stromal involvement remained significant predictors of nodal involvement, whereas tumor size of ≥4 cm was borderline significant. A lymph node predictive nomogram was constructed using these factors. Our nomogram can help estimate risk of nodal disease and aid in directing the need for additional surgery or adjuvant therapy in patients without lymph node surgery. Lymphovascular space involvement is the most important predictor for lymph node metastases, regardless of grade, and should be consistently assessed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».