The impacts of neoadjuvant chemotherapy and of cytoreductive surgery on 10‐year survival from advanced ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the long-term survival outcomes for women with advanced ovarian cancer treated with chemotherapy either before or after surgery (neoadjuvant chemotherapy vs primary cytoreductive surgery) at a single tertiary cancer center. METHODS: Retrospective cohort study of 326 patients with Stage IIIC or IV high-grade serous ovarian cancer who received neoadjuvant chemotherapy or primary cytoreductive surgery between 2001 and 2011. Clinical treatments were recorded and 10-year survival rates were measured. RESULTS: A total of 183 women (56.1%) underwent primary cytoreductive surgery and 143 women (43.9%) received neoadjuvant chemotherapy. Women who received neoadjuvant chemotherapy were more likely to have no residual disease than those who underwent primary cytoreductive surgery (51.4% vs 41.5%; P = 0.030) but experienced inferior 10-year overall survival (9.1% vs 19.3%; P < 0.001). Among those who had primary cytoreductive surgery, those with no residual disease had superior 10-year overall survival than those who had any evidence of residual disease (36.0% vs 7.2%; P < 0.001). CONCLUSION: Among women with advanced ovarian cancer, those who underwent primary cytoreductive surgery had better survival than those who received neoadjuvant chemotherapy. Neoadjuvant chemotherapy should be reserved for those in whom optimal primary cytoreductive surgery is not feasible.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».