New Pattern-Based Classification System for Invasive Endocervical Adenocarcinomas With Emphasis on "Pattern A": A Multi-Institutional Study
Notice bibliographique
Résumé
The depth of invasion (DOI) of endocervical adenocarcinoma (ECA) determines stage and ultimately guides treatment. The decision of whether to perform lymphadenectomy at the time of hysterectomy depends on this critical yet difficult-to-measure parameter. Furthermore, more than 95% of resected lymph nodes (LNs) are negative; therefore, patients are exposed to unnecessary risks for complications. We have recently proposed a new classification system for invasive ECA based on pattern rather than DOI. Our method has consistently predicted risk of LN metastasis with 0% positive LNs in cases with pattern A (well-demarcated glands), 8% with pattern B (early stromal invasion arising from well-demarcated glands), and 24% with pattern C (diffuse destructive invasion). The objective of this study was to better characterize clinical and pathologic parameters of pattern A ECA. Hence, cases with this pattern of invasion diagnosed and treated at 12 participating institutions were reviewed, and the following were assessed: age, DOI, stage, tumor differentiation, positive LNs, and recurrences. Data were compared with patients with patterns B and C. Of 360 patients with ECA, 79 (21.9%) ranging from 25 to 64 years (mean, 44.12 years) were included. DOI ranged from 0.1 to 30 mm (mean, 4.74 mm). All cases were stage I. Tumors were well- (56.4%) or moderately differentiated (43.6%). No single cells, desmoplastic reaction, high-grade cytologic features, or lymphovascular invasion were present. Complex intraglandular growth was seen in some instances (ie, cribriform), and relationship to large cervical vessels was irrelevant. All LNs were negative for metastatic disease, and no recurrences or deaths due to disease were identified after a mean follow-up of 48.27 months. Patients with pattern A ECA have an excellent prognosis, and recognition of this pattern can avoid unnecessary lymphadenectomy in almost one fourth of patients. Future projects will concentrate on patterns B and C.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».