A preoperative and intraoperative scoring system to predict nodal metastasis in endometrial cancer

医学 子宫内膜癌 淋巴结切除术 接收机工作特性 转移 淋巴 淋巴结 单变量分析 置信区间 放射科 逻辑回归 多元分析 肿瘤科 癌症 外科 内科学 病理
作者
Andressa Melina Severino Teixeira,Reitan Ribeiro,Kathleen M. Schmeler,Thomas J. Herzog,Sérgio Mancini Nicolau,Renato Moretti‐Marques
出处
期刊:International journal of gynaecology and obstetrics [Elsevier BV]
卷期号:137 (1): 78-85 被引量:8
标识
DOI:10.1002/ijgo.12103
摘要

Abstract Objective To develop a scoring system that guides surgical decision‐making regarding the need to perform lymphadenectomy. Methods A retrospective study was performed of patients who underwent complete surgical staging of endometrial cancer between 2003 and 2014 at three centers in Brazil. Preoperative and intraoperative risk factors were used to develop a scoring system to predict lymph node metastasis. Results Among 329 patients included, 71 (21.6%) had positive lymph nodes and 259 (78.4%) had negative lymph nodes. The characteristics associated with nodal metastasis in univariate analysis included the level of cancer antigen 125 ( P <0.001), preoperative histological grade ( P <0.001), endometrial thickness ( P =0.012), and pathologic features including tumor size ( P <0.001), tumor extension ( P <0.001), and lower uterine segment involvement ( P <0.001). On multivariate logistic regression analysis, tumor grade, tumor extension, and lower uterine segment involvement remained significantly associated. The resulting scoring system showed good accuracy as demonstrated by an area under the receiver operating characteristic curve of 0.858 (95% confidence interval 0.804–0.913). Conclusion A highly accurate scoring system for the prediction of lymph node metastasis was developed on the basis of three preoperative and intraoperative risk factors. After validation, this model could greatly aid clinicians in the surgical management of endometrial cancer.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
朴素海亦完成签到 ,获得积分10
1秒前
Xulyun完成签到 ,获得积分10
10秒前
稳重紫蓝完成签到 ,获得积分10
12秒前
nyyzc完成签到 ,获得积分10
12秒前
xcuwlj完成签到 ,获得积分10
20秒前
t铁核桃1985完成签到 ,获得积分0
26秒前
ccc2完成签到,获得积分0
27秒前
CY完成签到,获得积分10
28秒前
Neko完成签到,获得积分0
32秒前
呆萌芙蓉完成签到 ,获得积分10
33秒前
默默的完成签到 ,获得积分10
42秒前
研友_VZG7GZ应助swordlee采纳,获得10
44秒前
黄淮科研小白龙完成签到 ,获得积分10
48秒前
51秒前
frost完成签到,获得积分10
1分钟前
isedu完成签到,获得积分0
1分钟前
1分钟前
貔貅完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Kiry完成签到 ,获得积分10
1分钟前
香丿完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Ywffffff完成签到 ,获得积分10
1分钟前
疯狂的绿蝶完成签到 ,获得积分10
1分钟前
翰飞寰宇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
ybwei2008_163发布了新的文献求助10
1分钟前
Cynthia完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高高手完成签到,获得积分10
2分钟前
grm发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
bosco完成签到,获得积分10
2分钟前
zac2023发布了新的文献求助10
2分钟前
like完成签到 ,获得积分10
2分钟前
周少完成签到,获得积分0
2分钟前
2分钟前
小新小新完成签到 ,获得积分10
2分钟前
热带蚂蚁完成签到 ,获得积分10
2分钟前
微笑襄完成签到 ,获得积分10
2分钟前
zac2023完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6355697
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170491
关于积分的说明 17200900
捐赠科研通 5411733
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864357
邀请新用户注册赠送积分活动 1841893
关于科研通互助平台的介绍 1690224