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Enregistrement W4313816417 · doi:10.1158/1538-7755.disp22-a083

Abstract A083: Higher incidence of rare ovarian tumors in West Africa

2023· article· en· W4313816417 sur OpenAlexaboutno aff
Ayodele Omotoso

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Ovarian cancerRetrospective cohort studyDemographicsCohortDemographyCancerGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is considerable regional variation in the incidences of ovarian cancer (OC); Europe and North America have the highest rate of 10.1 and 8.7 per 100,000 respectively whereas Japan and developing countries present with lowest incidences. Recent studies showed that West and East Africa women have high proportion of non-epithelial ovarian cancer, 30% and 39.5% from West and East Africa women respectively compared to 14%, 12%, 3% and 4.12% from US Born Black, Caribbean Born Black, US Born white and Alberta women, respectively. Africa women with epithelial ovarian cancer (EOC) presented at a lower age group; median age of 52.5 years compared with 59 years and above for the other group of women. The objective of the study was to evaluate a large cohort of OC tumors from West Africa, Nigeria to determine the patients’ demographics, the diagnostic accuracy and the tumor histotypes with the aim at identifying opportunities to improve the OC diagnosis in Africa and long-term goal of reduction in mortality and morbidity associated with the disease condition. This is a multi-centered retrospective study of OC involving 19 tertiary health institutions in West Africa, Nigeria over a period of 3 years (2017-2019). The histological records were accessed with the retrieval of patients’ demographics, original diagnosis and formalin fixed paraffin embedded (FFPE) tissue blocks of the corresponding patients. The FFPEs were sent to the collaborating institution, Division of Gynecological Oncology, Miller School of Medicine, University of Miami, Florida for further diagnostic appraisal. All FFPEs were sectioned, stained with hematoxylin and eosin (H&E) and reviewed by two pathologists. Immunohistochemistry (IHC) was performed on cases in which the morphology features were not diagnostic. A total of 422 FFPE ovarian tissue blocks were reviewed, corresponding to 377 patients. 238 (63.1%) of the cases fulfilled criteria for inclusion such as documentation of original diagnosis, presence of tumor on the slides, and interpretable morphologic features. 95 (39.9%) cases had some changes in their diagnosis. 5 cases (2.1%) had a complete change from malignant tumor to benign or borderline. IHC was required to perform differential diagnosis in 42 (44.2%) while the remaining 55 (56.8%) cases were made after histological secondary review. Epithelial ovarian cancer was 48.3% (115) of cases while non-epithelial ovarian cancer cases were 41 (36.4%) and other malignancies such as sarcoma, metastasis and hematological neoplasm accounted for the remaining 60 (25.2%) with 35 (58.3%) of the cases being metastatic tumors to the ovary. Our findings confirmed that West African women have a lower percentage of EOC compared to East Africa and North America women. We further demonstrated that secondary review of surgical pathology cases in a sub-specialized academic center and the use of ancillary techniques such as IHC may improve the diagnosis accuracy of OC in a low resource country. There would be need to incorporate this into the management of OC in low resource countries. Citation Format: Ayodele Joshua Omotoso. Higher incidence of rare ovarian tumors in West Africa [abstract]. In: Proceedings of the 15th AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2022 Sep 16-19; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2022;31(1 Suppl):Abstract nr A083.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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