Evaluation the Recurrence Risk of Gestational Trophoblastic Neoplasia (GTN) after Serum βhCG Normalization
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although many GTN patients can be treated with chemotherapy, a small proportion of them will relapse after complete recovery. To the best of our knowledge, there is not any information in respect of relapsed GTN cases in our region. In the current study we have aimed to evaluation of the recurrence risk of gestational trophoblastic neoplasia (GTN) after serum βhCG normalization Methods: This descriptive-analytical study was carried out on registered hospital data of patients with confirmed GTN diagnosis following molar pregnancy who admitted to the gynecology ward of Imam Khomeini Hospital between 2011 and 2017. Patients with diagnosis of postmolar GTN, based on at least five bhcg measurements was included. Patients information including initial level of serum BhcG, time to Bhcg resolution, types of molar pregnancy, treatment protocols, need to recuretage relapse, and finally, the period time between bhcg resolution to relapse were evaluated. Results: In the present study, 239 patients with GTN (including 180 complete and 59 partial moles) were evaluated. The mean age of the patients was 28.8 years, ranging from 16 to 47 years. The mean βhCG concentration was 170,000 IU/ml (ranged 760 to 850,000). The mean time of βhCG resolution was 8.19 months in the range of 4 to 12 months. Recurrence was observed in 9 patients (3.7%). The mean period time between βhCG resolution to relapse was 20.94 months. The mean initial level of βhCG was significantly lower in patients with recurrence (p <0.0001). The highest recurrence rate was seen in those receiving multiple-drug chemotherapy. There was also a significant relationship between disease stage and recurrence rate. Conclusion: The findings of this study indicate that although the recurrence of GTN is relatively low, given the poor prognosis of these patients, continuous evaluation of bHCG levels for at least two years is essential to prevent disease progression.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».