Management and Prognosis of Patients with Recurrent or Persistent/Progressive Uterine Carcinosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Uterine carcinosarcoma (UCS) is a highly aggressive gynecologic malignancy. Recurrent or persistent/progressive disease is usually fatal. We aimed to investigate the management and prognosis of these patients. Clinical records of UCS patients from June 1987 to April 2020 were retrospectively reviewed. The stage was re-assigned with the FIGO 2009 staging system. Univariate and multivariate analyses were used to identify the independent predictors of survival after recurrence (SAR) and cancer-specific survival (CSS). Of the 168 patients, 98 experienced treatment failure. The median time to treatment failure (TTF) was 8.1 months (range: 0.0–89.1). The median follow-up time of censored patients was 32.0 months (range: 16.8–170.7). The 5-year SAR rates of those with recurrent or persistent/progressive disease were 7.6%. On multivariate analysis, salvage therapy mainly using radiotherapy (HR 0.27, 95% CI: 0.10–0.71) or chemotherapy (HR 0.41, 95% CI: 0.24–0.72) or chemoradiotherapy (CRT) (HR 0.33, 95% CI: 0.15–0.75) were associated with improved SAR, whereas disseminated recurrence was associated with significantly worse SAR (HR 3.94, 95% CI: 1.67–9.31, p = 0.002). Salvage therapy using radiotherapy or chemotherapy or CRT significantly improved SAR. Surgery significantly improved CSS but not SAR, adjusting for confounding factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».