Patterns of clinicopathological features and outcome in epithelial ovarian cancer patients: 35 years of prospectively collected data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Investigate the clinical landscape of ovarian carcinoma (OC) over time. DESIGN: Register-based prospectively collected data. SETTING: South East Scotland. SAMPLE: A total of 2805 OC patients diagnosed in 1981-2015. METHODS: Survival times were visualised using the Kaplan-Meier method; median survival, 5-year survival probabilities and associated restricted mean survival time analyses were used to quantify survival differences. MAIN OUTCOME MEASURES: Disease-specific survival. RESULTS: A significant increase in disease-specific survival (DSS) from 1981-1985 to 2011-2015 was observed (median 1.73 versus 4.23 years, P < 0.0001). Corresponding increase in progression-free survival (PFS) was not statistically significant (median 1.22 versus 1.58 years, P = 0.2568). An increase in the proportion of cases with low residual disease volume (RD) (<2 cm RD) following debulking was observed (54.0% versus 87.7%, P < 0.0001). The proportion of high grade serous (HGS) cases increased (P < 0.0001), whereas endometrioid and mucinous cases decreased (P = 0.0005 and P = 0.0002). Increases in stage IV HGS OC incidence (P = 0.0009) and stage IV HGS OC DSS (P = 0.0122) were observed. Increasing median age at diagnosis correlated with increasing Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status (ECOG PS) over time (r = 0.86). CONCLUSIONS: OC DSS has improved over the last 35 years. PFS has not significantly increased, highlighting that improvement in outcome has been limited to extending post-relapse survival. Distribution of stage at diagnosis, histological subtype and RD following debulking has changed over time, reflecting evolution in tumour classification, staging and optimal debulking definitions (from low RD to minimal or zero RD). Histology, stage, RD and ECOG PS remain reliable outcome predictors. Increasing median age at diagnosis and ECOG PS indicates demographic shifts in the clinical population. TWEETABLE ABSTRACT: Significant improvement in ovarian carcinoma survival has been seen over time. Most of this improvement is due to an extension of survival following disease relapse.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».