Survival of large volume recurrent endometrial cancer with peritoneal metastases treated by cytoreductive surgery, HIPEC and EPIC. Report of a case
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND IMPORTANCE: Endometrial cancer may disseminate through lymphatic channels to pelvic and retroperitoneal lymph nodes, through the bloodstream to the lungs, or through the peritoneal space to peritoneal surfaces. However, not all endometrial cancers involve all 3 sites for metastatic disease. CASE PRESENTATION: A patient with large volume of symptomatic recurrence of peritoneal metastases from endometrial cancer was subjected to additional surgery and both regional and systemic chemotherapy. All aspects of her disease and its treatment were studied. CLINICAL DISCUSSION: The primary malignancy was treated by a laparoscopic hysterectomy and bilateral salpingo-oophorectomy followed by intravaginal radiation. Large volume recurrent disease limited to the abdomen and pelvis was treated by complete cytoreductive surgery (CRS), hyperthermic intraperitoneal chemotherapy (HIPEC) and early postoperative intraperitoneal chemotherapy (EPIC). After recovery from surgery, systemic chemotherapy with cisplatin and paclitaxel was administered. The patient is now 25 months following treatment for recurrent cancer and free of disease. CONCLUSIONS: The possibility of complete resection of recurrent endometrial cancer combined with HIPEC, EPIC and systemic chemotherapy is a treatment option for selected patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».