Mortality factors in high and ultra-high-risk gestational trophoblastic neoplasia at moi teaching & referral hospital: A decade-long observation in kenya
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prior to the advent of effective chemotherapy, Gestational Trophoblastic Neoplasia (GTN) resulted in fatality. The prognosis hinges on early detection and the provision of suitable and timely treatment. In low-middle-income countries (LMIC), delayed patient presentation and suboptimal treatment are common due to challenges such as insufficient staffing, limited resources, and inadequate infrastructure.Methods: Cross-sectional retrospective review of GTN database and medical charts of GTN patients managed at the Moi Teaching and Referral Hospital (MTRH) between January 2013 and December 2022. Logistic regression analysis was done to determine factors that were independently associated with mortality. Survival curves were generated using Kaplan Meier method.Results: Of the 98 cases analyzed, 71.4% were referrals from a different center. Majority of the women who died had heavy burden disease with 16/31 being ultra-high-risk while 26/31 had FIGO stages 3 and 4 disease. The lungs were the commonest site of metastasis in 39.8% of the cases while 11.2% of the patients had brain metastasis. An ECOG status of >1 (AOR 5.11 (95% CI: 1.543-19.218)), complications arising from either the disease or its treatment (AOR 5.112 95% CI: 1.087-24.045) and HCG levels ≥100000, (AOR 4.733 95% CI: 1.278-17.526) were identified as significantly correlated with mortality.Conclusion: Mortality associated with GTN is significantly high in LMICs and women with WHO score of ≥ 13 have an increased risk of death. Late presentations at advanced stages of disease, delay in treatment, and poor supportive care as well as healthcare constraints are thought to be predictors of mortality.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».