LEOPARD trial – Lymphadenectomy in Endometrioid Ovarian carcinoma PAtients with eaRly stage Disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: According to the WHO2020 understanding endometrioid ovarian carcinoma (ENOC) is the second most frequent ovarian carcinoma histotype. The benefit of lymph node surgery (LNS) in early-stage ENOC is unknown. Prior studies examining the benefit of LNS in ENOC have been hampered by small numbers, and large-scale studies that consider modern classification are needed. Methods: A cohort of 943 ENOC was assembled from 22 centers across Canada and Europe. Histotype was confirmed by central expert pathology review and immunohistochemistry, followed by extensive chart review. Complete lymphadenectomy was defined as such when at least 10 pelvic and 10 paraaortic LN were removed. Results: Chart review and histopathologic data was available from 721 patients. Median age at diagnosis was 55.57 years (28-94). 438(60.7%) patients were diagnosed with FIGO stage I, 170(23.6%) with stage II, 92(12.8%) with stage III and 21(2.9%) with stage IV disease. Grade distribution included 325(45.1%) G1, 259(35.9%) G2 and 126(17.5%) G3 tumors. Surgical lymph node sampling was performed in 303(42.0%), complete lymphadenectomy in 105(14.6%) cases, revealing positive nodes in 30/408(7.3%) cases. All low-grade(G1) early-stage(pT1/2) cases were found to be node negative. Conclusion: The large international LEOPARD team initiative stands to provide a solid picture of this unique histotype including a powerful statement on the value of lymph-node dissection. We were able to show that lymph node involvement is rare, especially in early-stage ENOC. This type-specific approach will help to improve precision care for ENOC patients. Publication History Article published online: 01 October 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».