Prevalence and predictors of atypical histology in endometrial polyps removed by hysteroscopy: A secondary analysis from the SICMIG hysteroscopy trial
Notice bibliographique
Résumé
Background:The aim of this study is to assess the prevalence of atypical hyperplasia (AH) and endometrial cancer (EC) within endometrial polyps (EPs) removed by hysteroscopy. Methods:Hysteroscopic polypectomy interventions were performed over 1436 consecutive patients with Eps to complete a prospective observational trial (Canadian Task Force Classification II-2) including 19 Italian Gynecologic Departments (University-Affiliated or Public Hospitals) for a secondary multicenter analysis. Results:At histological analysis, in 1404 patients (97.8%) EPs were classified as benign, whereas in 32 patients (2.2%) EPs were diagnosed as atypical (i.e. with AH or EC). Specifically, AH and EC were found in 17 (1.2%) and 15 (1.0%) cases, respectively. Risk factor analysis showed that menopausal status, BMI and size of EPs were associated with increased risk of atypical EPs (p<0.0001). Abnormal uterine bleeding, EPs number, contraceptive therapy and tamoxifen were not associated with increased risk of atypia (p=ns). The cut-off points for increased risk of atypical polyps were 54.2 years old, BMI of 25.3 and EP size of 2.2 cm. Hysterectomy specimens were analyzed in 21 women with atypical EPs, showing the concomitant presence of atypical tissue in non-polypoid endometrium in the majority of patients (n=14 women, 66.6%). Conclusion:The prevalence of endometrial cancer and atypical hyperplasia in endometrial polyps is low, although it is increased in women who are overweight, older than 54 years of age or with a polyp larger than 2cm.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».