The challenge of managing isolated STIC lesions: A single-center experience
Notice bibliographique
Résumé
• STIC lesions were found in 10 patients, of which five received adjuvant chemotherapy. • Progression to carcinoma was reported in one patient who did not receive chemotherapy. • Unilateral STIC lesions were found in 90% of patients. • Adjuvant chemotherapy was well tolerated but neuropathy led to dose adjustments in 40% of treated cases. High-grade serous carcinoma (HGSC) arise from serous tubal intraepithelial carcinoma (STIC) lesions, a precursor that develops from the fallopian tube epithelium. Patients with incidental isolated STIC lesions found on salpingectomy specimen have up to 25% risk of developing HGSC or peritoneal carcinomatosis in the future, yet there is no established consensus to guide management. This retrospective case series includes patients diagnosed with isolated STIC lesions between April 2017 and January 2024. Patient data was extracted from clinical and pathological databases. During the study period, 10 patients were diagnosed with an isolated STIC lesion. The fallopian tubes were removed either as part of a hysterectomy for endometrial cancer (n = 3); a prophylactic risk-reducing surgery for BRCA1 or BRCA2 mutation (n = 3); or a benign gynecologic condition (n = 4). The median age of the patients was 64 years (range: 53–80). Among patients who underwent genetic testing (n = 9), only three were found to have a deleterious germline mutation in BRCA1 or BRCA2 . The patients either received adjuvant chemotherapy (n = 5) or underwent active surveillance (n = 5). One surveillance patient was managed with completion bilateral oophorectomy and omentectomy. Median number of chemotherapy cycles was four (range 4–6 cycles). The median follow-up was 27 months (range: 5–83 months). One patient under active surveillance was diagnosed with peritoneal carcinomatosis 5 years after initial diagnosis of STIC whereas none recurred in the chemotherapy group. The wide variety of treatment approaches we observed highlights a need for more data on this entity to support management guidelines.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».