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Enregistrement W2811295596 · doi:10.14740/jcgo.v7i2.488

Ovarian Cancer: Post-Relapse Survival and Prognostic Factors

2018· article· en· W2811295596 sur OpenAlexvenueno aff
Ai Miyoshi, Serika Kanao, Hirokazu Naoi, Hirofumi Otsuka, Takeshi Yokoi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gynecology and Obstetrics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChemotherapyInternal medicineOvarian cancerBevacizumabStage (stratigraphy)Radiation therapyProportional hazards modelRetrospective cohort studyCancerDiseaseOncologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with relapsing ovarian cancer have a particularly poor prognosis, it is thus important for oncology consultants to anticipate the patient’s adverse prognosis and to select an optimum treatment plan. We report here our retrospective review of the treatment outcomes of the post-relapse survival (PRS) for ovarian cancer and the different prognostic factors for relapsing patients. Methods: Totally 242 patients with ovarian cancer were admitted to our institution. All underwent surgery, and all achieved complete remission of their primary disease. Of the 242 patients, 48 were subsequently diagnosed with a recurrence. We retrospectively reviewed their initial FIGO staging, the histology of their tumors, the treatment-free interval (TFI), the number of recurrent lesions, the treatment for the recurrence (whether treatment included surgery, radiotherapy or chemotherapy), and the number of chemotherapy regimens applied for treatment of the recurrence. Results: The median age of the 48 relapse patients was 59 years (range 34 - 83); the median follow-up period was 40 months (range 4 - 103). The multivariate Cox proportional hazards model demonstrated that having a mucinous histology (P = 0.029), having a TFI of less than 6 months (P = 0.0002), having a solitary recurrent lesion (P = 0.011), and no chemotherapy (P = 0.007) were independent risk factors associated with PRS. The number of recurrent lesions, multimodal treatment for recurrence, the number of chemotherapy regimens used for treatment, and use of bevacizumab were not independent factors for PRS. Conclusions: In regards to recurrent ovarian cancer, after achieving complete surgical remission of the primary disease, having a mucinous adenocarcinoma histology and/or a TFI of less than 6 months worsened the prognosis for the patient. Having a solitary recurrent lesion was a better prognostic factor regardless of whether or not they received surgical treatment. Chemotherapy could improve PRS, if the performance status (PS) of the patient allows her to receive chemotherapy, and if she is desirous of the attempt to extend her life. J Clin Gynecol Obstet. 2018;7(2):31-36 doi: https://doi.org/10.14740/jcgo488w

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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