Concordance and Discordance of Endometrial Biopsy vs Hysterectomy Specimen Findings for the Diagnosis of Endometrial Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Endometrial cancer (EC) is the most common malignancy of uterus in the Western World. The literature shows a varied association between biopsy versus hysterectomy specimen findings. The objective of the study is to describe the concordance and discordance between endometrial biopsy vs hysterectomy specimens for the detection and grading of EC. Methods: This is a retrospective cross-sectional analytical study. Data were reviewed from 2018 to 2021 from the departmental archive. Results: The mean±SD of age was 55.4±9.6 years. The most common clinical feature was postmenopausal bleeding (45.4%). The overall concordance for diagnosis of EC was 59.1% between biopsy and hysterectomy. The highest concordance found for endometrioid carcinoma-NOS was 67.6%. Concordance for overall grading of endometrial cancer was 52.3%, and it was maximum for G1 (78.6%). The strength of association was mild to moderate (C= 0.379 to 0.592) between biopsy vs hysterectomy was significant with the Chi2 test. A biopsy had sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of 67.6%, 57.1%, 89.3%, and 25%, respectively, compared to hysterectomy for diagnosis of EC. Cohen’s Kappa test showed agreement between biopsy and hysterectomy was significant and moderate for the diagnosis EC (59.1%, k=0.1101) and for grading of EC (overall grading-52.2%, k=0.2925, architectural grading- 45.5% k=0.1156, nuclear grading 40.9%, k=0.1746). Conclusion: Concordance/agreement between endometrial biopsy and hysterectomy was moderate for the diagnosis and grading of EC. The accuracy of biopsy is moderate in diagnosis of EC. We recommend endometrial biopsy as a minimally invasive surgical and cost-effective approach in resource-poor countries.
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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 | 0,015 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».