What is the optimal strategy to confirm the diagnosis of epithelial ovarian carcinoma (EOC) prior to neoadjuvant chemotherapy (NAC)?
Notice bibliographique
Résumé
5511 Background: NAC has been increasingly utilized in clinical practice yet no standard diagnostic strategy has been defined for EOC prior to the administration of NAC. We reviewed the diagnostic process for patients receiving NAC at our centre to determine if an optimal diagnostic strategy could be determined. Methods: A retrospective chart review of all patients known to receive NAC followed by cytoreductive surgery for presumed EOC between 1994 and 2007 was performed. Diagnostic strategies were defined as histology, cytology, and clinical. Performance of these strategies in predicting final pathology, based on expert pathology review of surgery specimens, was compared using Fisher's exact test. Results: 152 patients were included. Initial diagnosis was made on the basis of: cytology (paracentesis/thoracentesis)- 89 (59%); percutaneous biopsy- 40 (26%), radiology and CA-125–18 (12%), surgical biopsy -5 (3%). The final diagnosis was consistent with invasive EOC in 145 patients (95%). The remaining 7 were ovarian LMP (4), ovarian carcinosarcoma (1), endometrial serous cancer (1), and GI tumor (1). The diagnostic accuracies of the 3 strategies differed: histology (43/45), cytology (87/89), and clinical (15/18), p = 0.039. 17% of patients had an alternate final diagnosis when clinical parameters were the only basis for the diagnosis of EOC prior to NAC. A specific EOC subtype was identified pre-op in 82 patients (histology-31 cases, cytology-51 cases). Subtype differed between pre- and post-treatment samples in 13% of histology and 8% of cytology cases. Conclusions: Diagnosis of EOC based on cytology or histology-based strategies are superior to clinical factors alone. Even in a centre with trained gynecologic cytopathologists, cytology and biopsy strategies preclude accurate subtype diagnosis in a significant number of patients. These data are important for clinical practice and the design of future clinical trials. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».