Routine pelvic examination during front-line chemotherapy for ovarian cancer: should it play a role?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if pelvic examination affected management in patients undergoing first-line chemotherapy for ovarian cancer and to determine a threshold of change in tumor size reliably detectable by pelvic examination. STUDY DESIGN: We reviewed 501 encounters among 47 women with ovarian cancer to see if pelvic examination prompted a management change. Clinicians then evaluated synthetic model "tumors" and were retested at intervals of 3-48 hours to determine change needed for reliable detection. RESULTS: The median number of examinations was 3 during 8 cycles of chemotherapy. Fifteen examinations (10.5%) revealed palpable anomalies, attributable to known tumor in 10 instances. The most common events preceding management change were elevation in serum CA-125 (57%) or chemotherapy toxicity (20%). No changes were made based on pelvic examination alone. When assessing "tumor" volume in a model, estimates ranged from 33-309% of actual volume. Determination of volume change following a delay was poor. No reliable threshold of detection of volume change was established. CONCLUSION: Pelvic examination findings rarely dictated management changes in this study. Further, our results call into question the potential of routine pelvic examination to add significantly to clinical management during initial treatment given the wide range of error in "tumor" size estimates.
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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 | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».