Histological grading of ovarian mucinous carcinoma – an outcome‐based analysis of traditional and novel systems
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Grading of primary ovarian mucinous carcinoma (OMC) is inconsistent among practices. The International Collaboration on Cancer Reporting recommends grading OMC using the International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) system for endometrial endometrioid carcinoma, when needed. The growth pattern (expansile versus infiltrative), a known prognostic variable in OMC, is not considered in any grading system. We herein analysed the prognostic value of various grading methods in a well-annotated cohort of OMC. METHODS AND RESULTS: Institutional OMCs underwent review and grading by the Silverberg and FIGO schemes and a novel system, growth-based grading (GBG), defined as G1 (expansile growth or infiltrative invasion in ≤10%) and G2 (infiltrative growth >10% of tumour). Of 46 OMCs included, 80% were FIGO stage I, 11% stage II and 9% stage III. On follow-up (mean = 52 months, range = 1-190), five patients (11%) had adverse events (three recurrences and four deaths). On univariate analysis, stage (P = 0.01, Cox proportional analysis), Silverberg grade (P = 0.01), GBG grade (P = 0.001) and percentage of infiltrative growth (P < 0.001), but not FIGO grade, correlated with disease-free survival. Log-rank analysis showed increased survival in patients with Silverberg grade 1 versus 2 (P < 0.001) and those with GBG G1 versus G2 (P < 0.001). None of the parameters evaluated was significant on multivariate analysis (restricted due to the low number of adverse events). CONCLUSIONS: Silverberg and the new GBG system appear to be prognostically significant in OMC. Pattern-based grading allows for a binary stratification into low- and high-grade categories, which may be more appropriate for patient risk stratification. Despite current practices and recommendations to utilise FIGO grading in OMC, our study shows no prognostic significance of this system and we advise against its use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».