Ovarian cancer: diagnostic accuracy and tumor types distribution in East Africa compared to North America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian cancer is a spectrum of several histologically distinct tumor types that differ in etiology, response to therapy, and prognosis. In resource-limited settings, the diagnosis of ovarian cancer can be challenging. This study describes the distribution of ovarian cancer tumor types in East Africa as well as assessing the diagnostic accuracy by using contemporary methods. METHODS: Data from 210 women identified from the records with a diagnosis of ovarian cancer in a period of 15 years were included. Two tissue microarrays were constructed and stained with 20 antibodies relevant to ovarian cancer subtyping. An integrated diagnosis was reached by the review of full Haematoxylin and Eosin stained sections, with consideration of immunohistochemical results. The integrated diagnoses were compared with the original diagnoses, and the degree of agreement was evaluated by percentage and Kappa statistics. RESULTS: Though limited by selection bias, the results suggest lower rates of ovarian cancer in East Africa compared to a North American population from Alberta, Canada. There was a higher proportion of sex cord stromal tumors and germ cell tumors in the East African population. Diagnostic accuracy for main ovarian tumor type categories was substantial (Kappa 0.70), but only fair for specific ovarian carcinoma histotypes (Kappa 0.34). Poor Haematoxylin and Eosin stain was the main factor hindering the correct diagnosis, which was not related to tissue processing. CONCLUSIONS: In a resource-limited setting, where immunohistochemistry is not routinely carried out, diagnostic accuracy for the main categories of ovarian carcinoma is substantial and could be further improved by standardization of the basic Haematoxylin and Eosin stain.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».