Classification of Extraovarian Implants in Patients With Ovarian Serous Borderline Tumors (Tumors of Low Malignant Potential) Based on Clinical Outcome
Notice bibliographique
Résumé
The classification of extraovarian disease into invasive and noninvasive implants predicts patient outcome in patients with high-stage ovarian serous borderline tumors (tumors of low malignant potential). However, the morphologic criteria used to classify implants vary between studies. To date, there has been no large-scale study with follow-up data comparing the prognostic significance of competing criteria. Peritoneal and/or lymph node implants from 181 patients with high-stage serous borderline tumors were evaluated independently by 3 pathologists for the following 8 morphologic features: micropapillary architecture; glandular architecture; nests of epithelial cells with surrounding retraction artifact set in densely fibrotic stroma; low-power destructive tissue invasion; single eosinophilic epithelial cells within desmoplastic stroma; mitotic activity; nuclear pleomorphism; and nucleoli. Follow-up of 156 (86%) patients ranged from 11 to 264 months (mean, 89 mo; median, 94 mo). Implants with low-power destructive invasion into underlying tissue were the best predictor of adverse patient outcome with 69% overall and 59% disease-free survival (P<0.01). In the evaluation of individual morphologic features, the low-power destructive tissue invasion criterion also had excellent reproducibility between observers (κ=0.84). Extraovarian implants with micropapillary architecture or solid nests with clefts were often associated with tissue invasion but did not add significant prognostic value beyond destructive tissue invasion alone. Implants without attached normal tissue were not associated with adverse outcome and appear to be noninvasive. Because the presence of invasion in an extraovarian implant is associated with an overall survival analogous to that of low-grade serous carcinoma, the designation low-grade serous carcinoma is recommended. Even though the low-power destructive tissue invasion criterion has excellent interobserver reproducibility, it is further recommended that the presence of an invasive implant be confirmed by at least 2 pathologists (preferably at least 1 of whom is an experienced gynecologic pathologist) in order to establish the diagnosis of-low grade serous carcinoma.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».