Risks of Malignancy among 11,204 Patients with Endometrial Polyp: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: To evaluate factors associated with malignancy in patients with endometrial polyps. Materials and Methods: We conducted electronic database research on PubMed, MEDLINE, EMBASE, COCHRANE, and Google Scholar from inception for all studies on endometrial polyp. After removing duplicates, and title and abstract screening, we had a total of 121 articles and 151 others from screening the reference list. Inclusion criteria included peri and postmenopausal women > 45 years diagnosed histopathologically with endometrial polyp(s). We excluded women with a history of endometrial cancer or hysterectomy. Results: Twenty studies were analyzed. Of 11204 patients with endometrial polyp, 287 had malignant polyps (2.75%), 182 (1.8%) had concomitant endometrial hyperplasia with atypia, and 520 (5.2%) had hyperplasia without atypia within the polyp. Menopausal women had a higher risk of pre-malignancy/malignancy than non-menopausal women (OR 5.63 (95CI 3.87, 8.20, I 2 = 0%, P < 0.001). Endometrial thickness on ultrasound in pre-malignancy/malignancy cases was significantly thicker than in the benign polyp (mean difference 4.2 mm, 95% CI 0.8 to 7.6 mm, I 2 = 18%, P = 0.02). Women who used tamoxifen or hormone replacement therapy (HRT) had a lower likelihood of endometrial pre-malignancy/malignancy, while women with abnormal uterine bleeding (AUB) had a higher probability of pre-malignancy/malignancy. The odd ratio of having pre-malignancy/malignancy among those who used tamoxifen was 0.50 (95% CI 0.26-0.94: I 2 12%, p = 0.03). Conclusion: In women with endometrial polyp, menopausal age and thickened endometrium might increase the probability while tamoxifen or HRT use might lower the likelihood of endometrial pre-malignancy/malignancy; and the presence of AUB might signal endometrial pre-malignancy/malignancy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».