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Enregistrement W4210893233 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.47343

Outcomes From Opportunistic Salpingectomy for Ovarian Cancer Prevention

2022· article· en· W4210893233 sur OpenAlexafffundabout
Gillian E. Hanley, Celeste Leigh Pearce, Aline Talhouk, Janice S. Kwon, Sarah Finlayson, Jessica N. McAlpine, David G. Huntsman, Dianne Miller

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTubal ligationMedicineHysterectomyOvarian cancerSalpingectomyGynecologySerous fluidFallopian tubePopulationCohortObstetricsCancerSurgeryInternal medicinePregnancyFamily planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Opportunistic salpingectomy (OS), which is the removal of fallopian tubes during hysterectomy or instead of tubal ligation without removal of ovaries, is recommended to prevent ovarian cancer, particularly serous ovarian cancer. However, the effectiveness of OS is still undetermined. Objective: To examine observed vs expected rates of ovarian cancer among individuals who have undergone OS. Design, Setting, and Participants: This is a population-based, retrospective cohort study of all individuals in British Columbia, Canada, who underwent OS or a control surgery (hysterectomy alone or tubal ligation) between 2008 and 2017, with follow-up until December 31, 2017. Those with any gynecological cancer diagnosed before or within 6 months of their procedure were excluded. Data analysis was performed from April to August 2021. Exposures: Removal of both fallopian tubes at the time of hysterectomy or instead of tubal ligation while leaving ovaries intact. Main Outcomes and Measures: An ovarian cancer diagnosis listed in the British Columbia Cancer Registry. Age-specific rates of epithelial and serous ovarian cancer in the control group were combined with the specific follow-up time in the OS group to calculate expected numbers (and 95% CIs) of ovarian cancers in the OS group. These were compared with observed numbers. Age-adjusted expected and observed numbers of breast and colorectal cancers were also examined in the OS group. Results: There were 25 889 individuals who underwent OS (mean [SD] age, 40.2 [7.1] years; median [IQR] follow-up, 3.2 [1.6-5.1] years) and 32 080 who underwent hysterectomy alone or tubal ligation (mean [SD] age, 38.2 [7.9] years; median [IQR] follow-up, 7.3 [4.6-8.7] years). There were no serous ovarian cancers in the OS group and 5 or fewer epithelial ovarian cancers. The age-adjusted expected number was 5.27 (95% CI, 1.78-19.29) serous cancers and 8.68 (95% CI, 3.36-26.58) epithelial ovarian cancers. Age-adjusted expected vs observed numbers of breast cancers (22.1 expected vs 23 observed) and colorectal cancers (9.35 expected vs 8 observed) were not significantly different. Conclusions and Relevance: In this cohort study, the OS group had significantly fewer serous and epithelial ovarian cancers than were expected according to the rate at which they arose in the control group. These findings suggest that OS is associated with reduced ovarian cancer risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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