Fallopian tubes and ovarian cancer (Literature review)
Notice bibliographique
Résumé
In the literature review the authors present an analysis of the current stateproblem of ovarian cancer and ways of its possible solution. According to clinicalobservations and conducted in recent decades by morphological,immunohistochemical and molecular genetic studies it is fairly proved that theprimary cause of serous ovarian cancer is the pathology of the mucous layer offallopian tube. In the fallopian tube as a result of ciculation of inflammation andcarcinogens elements arises dysplasia of the mucosa with the development of thepreinvasive and initial invasive carcinoma with subsequent damage of the ovariesand pelvic peritoneum. Retrospective studies of a significant number of women’shealth status who had a deligation or removal of fallopian tubes in previous years showed a decrease in the disease incidence of serous ovarian cancer from 30 to 90%. The conclusions about the possibility of preventive measures of ovariancancer by opportunistic salpingectomy at post-productive age are made. In many world countries (Canada, China, France, Italy, Austria) the introduction of such a method of prevention has been started. We believe that in Ukraine there is an urgent need and all possibilities to solve this problem. Key words: ovarian cancer, preventive measures, opportunistic salpingectomy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».