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Enregistrement W4409813413 · doi:10.3390/curroncol32050251

Molecular Prognostic Factors in Uterine Serous Carcinomas: A Systematic Review

2025· review· en· W4409813413 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Svarna, Michalis Liontos, Alkistis Papatheodoridi, Αριστέα-Μαρία Παπανώτα, Eleni Zografos, Μαρία Καπαρέλου, Flora Zagouri, Meletios Α. Dimopoulos

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSerous fluidContext (archaeology)MalignancyOncologyMEDLINETargeted therapyClinical significanceSerous ovarian cancerInternal medicineSerous carcinomaSystematic reviewBioinformaticsCancerOvarian cancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uterine serous carcinomas are an aggressive minority of endometrial cancers. They are characterized by mutations in TP53 and extensive copy number alterations and are primarily classified in the copy number-high/p53abn molecular prognostic group, highlighting a unique molecular profile that is crucial for understanding their behavior and treatment responses. Clinical studies have shown that molecular categorization via biomarkers can facilitate proper treatment selection, and this is now widely used. In this context, the scope of this systematic review is to identify molecular characteristics with prognostic significance for these neoplasms to further inform on their treatment needs. We performed a comprehensive literature search of all articles written in English using the PubMed/Medline and Cochrane databases through February 2025. Our review led to the inclusion of 95 studies, from which we identified a total of 66 distinct molecular characteristics along with new cancer signatures that may impact prognosis. These findings have the potential to inform clinical practice by aiding in the development of tailored treatment strategies for patients with uterine serous carcinoma, ultimately improving outcomes in this challenging malignancy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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