Neoadjuvant Chemotherapy in Pregnant Patients with Cervical Cancer: A Monocentric Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To date, little and discordant data still exists on the management of cervical cancer (CC) during pregnancy. In this paper, we report our experience of the treatment of these patients analyzing the oncologic, obstetric, and neonatal outcomes. METHODS: Between January 2010 and December 2021, 13 patients were diagnosed with CC during pregnancy. All patients underwent platinum-based neoadjuvant chemotherapy (NACT) and 11/13 patients underwent a cesarean radical hysterectomy (CRH). RESULTS: All 13 patients were diagnosed with squamous-cell carcinoma, FIGO-2018 stage between IB2-IIIC1. The majority of patients had a partial (61.5%) or complete (15.4%) response to NACT. Most patients had a regular course of pregnancy and the obstetric complications observed were gestational diabetes mellitus in 23.1% and IUGR in 15.4% of cases. CRH was performed in the absence of major complications. Only 2 patients (15.4%) had disease recurrence and only 1 patient (7.7%) died of disease. All children are currently healthy. At birth, we observed mainly prematurity-related complications (38.5% respiratory distress syndrome and 7.7% neonatal jaundice) and only a case of congenital malformation (hypospadias). In our pediatric population, we reported a case of malignancy (acute myeloid leukemia). CONCLUSION: NACT seems to be safe and efficacious in controlling tumor burden during pregnancy. CRH following NACT appears to be feasible, avoiding repeated surgery and treatment delays. This approach is also reasonably safe from a maternal, obstetric, and neonatal point of view.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».