Fallopian Tube Lesions in Women at High Risk for Ovarian Cancer: A Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The prognosis of women diagnosed with invasive high-grade serous ovarian carcinoma (HGSC) is poor. More information about serous tubal intraepithelial carcinoma (STIC) and serous tubal intraepithelial lesions (STIL), putative precursor lesions of HGSC, could inform prevention efforts. We conducted a multicenter study to identify risk/protective factors associated with STIC/STILs and characterize p53 signatures in the fallopian tube. The fallopian tubes and ovaries of 479 high-risk women ≥30 years of age who underwent bilateral risk-reducing salpingo-oophorectomy were reviewed for invasive cancer/STICs/STILs. Epidemiologic data was available for 400 of these women. In 105 women, extensive sampling of the tubes for STICs/STILs/p53 signatures were undertaken. Descriptive statistics were used to compare groups with and without lesions. The combined prevalence of unique tubal lesions [invasive serous cancer (n = 6) /STICs (n = 14)/STILs (n = 5)] was 6.3% and this was split equally among BRCA1 (3.0%) and BRCA2 mutation carriers (3.3%). A diagnosis of invasive cancer was associated with older age but no risk/protective factor was significantly associated with STICs/STILs. Extensive sampling identified double the number of STICs/STILs (11.9%), many p53 signatures (27.0%), and multiple lesions in 50% of the cases. Women with p53 signatures in the fimbria were older than women with signatures in the remaining tube (P = 0.03). STICs/STILs may not share the protective factors that are associated with HGSC. It is plausible that these factors are only associated with STICs that progress to HGSC. Having multiple lesions in the fimbria may be an important predictor of disease progression. Cancer Prev Res; 11(11); 697–706. ©2018 AACR.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».