Exploring the prognostic impact of tumor sidedness in ovarian cancer: A population-based survival analysis of over 10,000 patients
Notice bibliographique
Résumé
Very recently, emerging evidence demonstrated that laterality might be an independent prognostic factor in patients with advanced ovarian cancer (OC). Based on preliminary provocative observations, our study aimed to investigate the prognostic impact of sidedness in a large cohort of women with OC. Survival was estimated based on Kaplan-Meier method and survival curves were compared using Log-rank test. Cox proportional-hazards model was used to study the association between survival and covariates. A total of 10,177 women with OC were included. Mean age at diagnosis was 59.58 years (±13.5); 36.7% OC right-sided, 36.9% were left- sided, and 26.4% had bilateral OC. The median overall survival (OS) for the entire population was 77 months, with the lowest median OS observed in bilateral OC (median OS: 34 months). The prognostic value of OC sidedness was not confirmed at the univariable analysis (HR = 0.958; 95% CI: 0.888-1.033, p = 0.268). However, women with bilateral OC has a 45% higher risk of death as compared with unilateral diagnosis (HR = 1.453; 95% CI: 1.410-1.497; p< 0.001). The independent prognostic value was further confirmed on multivarible analysis after adjusting for covariates including age, marital status, histological type, CA-125 at diagnosis, grade, stage, chemotherapy and surgery (HR = 1.087; 95% CI: 1.043-1.136, p = 0.02). However, the ultimate prognostic significance appeared less prominent, with bilateral OC conferring a relative increase of 8.7% of mortality. Our real-world study demonstrated that impact of tumor sidedness has no prognostic implication (right vs left OC) but bilateral OCs might be marginally more prognostically unfavorable. Prospective validation might be warranted, to confirm the prognostic significance of OC sidedness, including for the presence of key genetic alterations and lymph nodes asymmetry, to better stratify patients with OC and predict outcomes according to tumor sidedness at diagnosis.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».