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Enregistrement W2893187680 · doi:10.1097/pas.0000000000001160

FIGO Versus Silverberg Grading Systems in Ovarian Endometrioid Carcinoma

2018· article· en· W2893187680 sur OpenAlexaff
Carlos Parra‐Herran, Dina Bassiouny, Danielle Vicus, Ekaterina Olkhov‐Mitsel, Matthew Cesari, Nadia Ismiil, Sharon Nofech‐Mozes

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrading (engineering)OncologyOvarian cancerInternal medicineGynecologyNuclear atypiaStage (stratigraphy)AtypiaMultivariate analysisOvarian carcinomaCancerPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Federation of Obstetrics and Gynecology (FIGO) grading system for endometrial carcinoma is currently applied to ovarian endometrioid carcinoma (OEC) in many practices. However, previous reports claim superior prognostication by using the Silverberg grading system for ovarian carcinoma. Thus, a thorough comparison between FIGO and Silverberg in OEC is still warranted. A total of 72 OECs diagnosed at our institution were independently graded using both systems. Grade (G) following Silverberg was based on combined scores for architecture, nuclear atypia, and mitotic activity. FIGO grading was based on the % of nonsquamous solid component; severe atypia warranted upgrade to the architectural FIGO grade (G1 to G2 or G2 to G3). Case grouping by grade was correlated with disease-free (DFS), disease-specific (DSS), and overall (OS) survival. Eleven (15.3%) OECs were bilateral, 26 (36.1%) had ovarian surface involvement, and 12 (16.7%) had lymphovascular space invasion. Forty-seven OECs were stage I (65%), 16 (22%) stage II, and 9 (13%) stage III. Median follow-up period was 62 months (range: 1 to 179 mo). Median DFS was 60.5 months (1 to 179 mo); median OS was 61 months (1 to 179 mo). Sixteen (22%) OECs recurred and 9 (13%) patiets died of disease. In univariate analysis, both FIGO and Silverberg correlated significantly with DFS, DSS, and OS (all with P<0.05). However, when compared in multivariate analysis, only Silverberg retained statistical correlation with survival (P<0.05). G1+G2 OEC by Silverberg had significantly better DFS, DSS, and OS compared with G3; such separation was not seen with FIGO. Survival was similar in Silverberg G1 and G2 tumors even 5 years after diagnosis, whereas FIGO G2 tumors had survival approaching G1 in the first 5 years, but declined after the 5-year mark approaching G3 tumors. Tumor laterality, lymphovascular space invasion, and stage also correlated with outcome. Stage showed prognostication superior to all other variables in multivariate analysis. As currently defined, the Silverberg grading system is a better predictor of survival than FIGO. Such differences may be explained by the G2 OEC groups, with G2 Silverberg clustering with G1 tumors, and having a more favorable behavior compared with G2 FIGO. Thus, Silverberg may be preferable in order to stratify patients in low and high-risk categories for prognosis and disease management.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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