Treatment Outcomes of Patients With Cervical Intraepithelial Neoplasia or Invasive Carcinoma Who Underwent Loop Electrosurgical Excision Procedure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to evaluate the treatment outcomes of cervical intraepithelial neoplasia (CIN) or cancer patients who underwent loop electrosurgical excision procedure (LEEP) in terms of primary outcome and factors associated with persistence/recurrence. METHODS: Patients with CIN or cancer who underwent LEEP from January 2007 to December 2015 were reviewed. Data collected were age, parity, menopausal status, human immunodeficiency virus (HIV) infection, smoking, cervical cytology, histopathology from cervical biopsy and LEEP including margin status, final histopathology, and follow-up data. RESULTS: The mean age of 385 patients was 41.9 ± 10.8 years (range 18 - 79 years). Majority were multiparous (81.6%) and premenopausal (78.2%). There were 15.3% of patients with HIV infection. The most common cervical cytology was high-grade squamous cell intraepithelial lesion (HSIL, 44.1%), followed by atypical squamous cells of undetermined significance (ACS-US, 21%). Minor complications of bleeding or infection from LEEP were encountered in 7.3%. Among 153 patients (39.7%) who had positive margin(s), 43 underwent second LEEP, whereas 76 had hysterectomy. From all patients, 47 had failure after treatment (12.2%), being either persistence (30 patients; 7.8%) or recurrence (17 patients; 4.4%). Factors associated with persistence or recurrence by multivariate analysis were age ≥ 55 years old, HIV infection, final diagnosis of invasive cancer, and positive endocervical margin or both ecto- and endo- cervical margins. CONCLUSIONS: LEEP had low rate of persistence/recurrence. Age ≥ 55 years old, HIV infection, final diagnosis of cancer, and positive endocervical or both endo- and ecto- surgical margin(s) were significantly associated with persistent or recurrent diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».