Secondary Surgery Versus Chemotherapy for Recurrent Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The best course of treatment for recurrent ovarian cancer is uncertain. We sought to determine whether secondary cytoreductive surgery for first recurrence of ovarian cancer improves overall survival compared with other treatments. MATERIALS AND METHODS: We assessed survival using Surveillance, Epidemiology and End Results-Medicare data for advanced stage ovarian cancer cases diagnosed from January 1, 1997 to December 31, 2007 with survival data through 2010 using multinomial propensity weighted finite mixture survival regression models to distinguish true from misclassified recurrences. Of 35,995 women ages 66 years and older with ovarian cancer, 3439 underwent optimal primary debulking surgery with 6 cycles of chemotherapy; 2038 experienced a remission. RESULTS: One thousand six hundred thirty-five of 2038 (80%) women received treatment for recurrence of whom 72% were treated with chemotherapy only, 16% with surgery and chemotherapy and 12% received hospice care. Median survival of women treated with chemotherapy alone, surgery and chemotherapy, or hospice care was 4.1, 5.4, and 2.2 years, respectively (P<0.001). Of those receiving no secondary treatments, 75% were likely true nonrecurrences with median survival of 15.9 years and 25% misclassified with 2.4 years survival. Survival among women with recurrence was greater for those treated with surgery and chemotherapy compared with chemotherapy alone (hazard ratio=1.67; 95% confidence interval, 1.13-2.47). Women who were older with more comorbidities and high-grade cancer had worse survival. CONCLUSIONS: Secondary surgery with chemotherapy to treat recurrent ovarian cancer increases survival by 1.3 years compared with chemotherapy alone and pending ongoing randomized trial results, may be considered a standard of care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».