Micropapillary pattern in serous borderline ovarian tumor and the risk of extraovarian localization of low-grade serous carcinoma (‘invasive implants’): A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
In serous borderline ovarian tumor (SBOT), a micropapillary (MP) pattern has been considered analogous to intraepithelial low-grade serous carcinoma (LGSC). On this account, it is reasonable to hypothesize that MP-SBOT is more likely to be associated with extraovarian LGSC localizations (also referred to as 'invasive implants') compared to conventional SBOT. The aim of this study was to investigate the potential association between a MP pattern and invasive implants in SBOT. Three electronic databases were searched from 2000 (year of publication of histological criteria for MP-SBOT) to 2023 for all studies assessing the presence of invasive implants in conventional SBOT vs MP-SBOT. Exclusion criteria were sample size <20, overlapping patient data, reviews. The association between MP pattern and invasive implants was assessed by using odds ratio (OR), with a significant p-value<0.05. Seven studies with 1,766 SBOT were included, out of which 205 (11.5%) were MP-SBOT, 462 (26%) had implants and 62 (3.5%) had invasive implants. A MP pattern was significantly associated with the presence of invasive implants (OR=7.33, 95% CI 3.61-14.86) (p<0.001), with low heterogeneity among studies (I 2 =28%). In conclusion, a MP pattern in SBOT is significantly associated with extraovarian LGSC localization, supporting that it represents intraepithelial LGSC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».