The Importance of Screening for Early Detection of Ovarian Cancer: Epidemiological Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract – Objective: Ovarian cancer, although not possessing a high incidence, is still the most common cancer-related deaths among women diagnosed with a gynecologic malignancy. The present study aims to highlight the epidemiology, risk factors of this disease and the significance of development of improved early detection strategies. Materials and Methods: This study was conducted using current published English studies by searching PubMed and Google Scholar. The search strategy included the keywords “ovarian cancer”, “diagnosis”, “risk factors”, “screening”, “epidemiology”. Studies on incidence and mortality were also considered. Case reports were excluded.Results: The highest incidence and mortality rates are observed in Central and Eastern Europe, while rates are relatively low in Asia and Africa. These rates are highest among the white population (14.3 per 100,000) and lowest among blacks (10 per 100,000) and Asians (9.7 per 100,000). The risk factors for this disease includes a family history, hormonal factors, nutrition and diet and physical activity, with some of them playing protective roles in reducing risk of ovarian cancers. There are no reliable screening methods for ovarian cancers. The most common diagnosis methods include a transvaginal ultrasound and a blood test to detect CA125 markers.Conclusions: The mortality rate of ovarian cancer is gradually increasing; thus, preventative measures are required to reduce lifetime risk of ovarian cancers and improve mortality rate.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».