Frequency and Type of Ovarian Tumors in Gynecological Women presenting to DHQ Teaching Hospital Gujranwala
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ovarian cancer (OC) average lifetime risk is 1 in 70(1.4%).Ovarian cancer is diagnosed in 7300 women every year in UK and 239,000 women world wide.There are variations in incidence with ethnicity, white women have the highest incidence approximately14/100,000 where as Asian women have a lower incidence at 10/100,000. Aim: To find the frequency and different types of ovarian carcinomas in women presenting with pain lower abdomen. Methods: This cross-sectional study was conducted in the Department of Obstetrics and Gynecology, DHQ Hospital Gujranwala from1st May 2020 to 31st October 2020.A total of 282 women presenting with pain lower abdomen were included.All women underwent ultrasonography and ovarian tumors were noted as per operational definition. Patients with ovarian tumor underwent laparotomy, the specimen of tumors were collected with excision biopsies and sent for histopathological analysis. Results: The mean age of cases was 33.808±7.70 years, and the mean duration of complaint was 4.322±1.46 weeks and mean weight was 69.560±13.00 kg. Majority of the patients (82.3%) belonged to 20-40 years age groups. Ovarian Tumor was seen in 65(23%) patients. Among 65 patients with ovarian tumor, 72.3% were benign, 3.1% borderline and 24.6% were malignant. Conclusion: It was concluded that ovarian tumors were common between the 20 and 40 years of age. The frequency of Malignant neoplastic lesions was higher than the benign neoplastic lesions. Keywords: Women, Pain lower abdomen, Ovarian tumors
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».