Ovarian cancer distribution of histology, stage, and screening performance.
Notice bibliographique
Résumé
5543 Background: Survival in women with ovarian cancer is strongly influenced by stage of disease at diagnosis. As such, strategies have been investigated to identify biomarkers for early detection. This premise assumes a progression of disease from early to late stage. Varying histologic subtypes in ovarian cancer have distinct etiologies. It is likely that early detection strategies will need to be subtype specific. This study sought to evaluate histologic subtypes, stage of disease, and screening performance in a cohort of women diagnosed with ovarian cancer. Methods: This analysis was performed as an REB approved sub-study of a single institution ovarian cancer tumor banking protocol for which all patients presenting with suspected ovarian cancer, since February 2011, were eligible. This analysis included all patients with confirmed ovarian cancer. Patients were identified and tracked prospectively. Results: There were 135 patients with ovarian cancer (mean age 57 ± 12 years). 67% were post-menopausal. The distribution of histologic subtypes was 42% high-grade serous (HGS), 18% endometrioid, 12% clear cell, 6% low-grade serous (LGS), 6% sex-cord stromal, 5% germ cell, 3% mucinous, 3% mixed, 3% carcinosarcoma, and 2% other. 64 (47%) women presented with advanced disease with a median CA 125 of 260 (range 14 – 21 782), of whom 43 (68%) were found to have HGS histology. 46 (34%) patients presented with stage I disease with a median CA 125 of 41 (range 3 – 9305). Of these, the distribution of histologic subtypes included 13 (28%) endometrioid, 9 (20%) clear cell, 5 (11%) sex-cord stromal, 5 (11%) HGS, 3 (7%) mucinous and 23% other. Risk of Malignancy Index (RMI) scoring for women with stage I disease (N = 35) revealed a false negative rate of 31%, including 4 clear cell, 2 LGS, 2 endometrioid and 1 each of HGS, mucinous, and mixed (clear cell and endometrioid) histologies. Conclusions: Stage I ovarian cancer consists primarily of non-serous histologies, which are not reliably detected using CA 125 and ultrasound markers. Current approaches to screening for early stage disease may require the identification of biomarkers unique to clear cell and endometrioid histologies and novel strategies for the identification of patients at risk for HGS carcinomas.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».