Assessing para‐aortic nodal status in high‐grade endometrial cancer patients with negative pelvic sentinel lymph node biopsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the accuracy of pelvic sentinel lymph node biopsy (SLN) in detecting positive para-aortic (PA) lymph nodes in high-grade uterine cancer, and to determine the recurrence rate in patients with high-grade uterine cancers who did not receive adjuvant chemotherapy based on negative pelvic SLNs. METHODS: This was a retrospective cohort study of patients with newly diagnosed, high-grade endometrial cancer who underwent surgery, including pelvic SLNs with or without PA node dissection, at a tertiary care institution between 2015 and 2020. Baseline demographics, surgical management, pathology data, and outcomes were analyzed using descriptive statistics, and survival analysis. RESULTS: Postoperative histology of the 110 patients meeting inclusion criteria was 45.5% grade 3 endometrioid, 36.4% serous, 10.9% clear cell, and 7.3% carcinosarcoma. On final pathology, 63.7% were stage 1, and 23.6% were stage 3C with positive nodes. A total of 63 patients (57.3%) had a PA lymph node dissection (56 bilateral, 7 unilateral) in addition to the pelvic SLN. Among this group, 5.8% (95% confidence interval 1.2%-16.0%) had a positive PA node despite a negative pelvic SLN. Among those with a negative pelvic SLN and no adjuvant chemotherapy (n = 75), the rate of distant recurrence was 14.7%, and 3-year recurrence-free survival was 71.9%. CONCLUSION: The rate of isolated PA node metastasis in high-grade endometrial cancers despite a negative pelvic SLN may be significantly higher than the accepted rate of isolated PA node metastasis in low-grade endometrial cancer. This supports adjuvant treatment decisions continuing to incorporate primary tumor pathology and molecular classification.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».