Προγνωστικά μοντέλα καρκίνου του ενδομητρίου
Creators: name: Ευαγγελινός, Γεώργιος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Καρκίνος του ενδομητρίου
Παράγοντες κινδύνου
Προγνωστικά μοντέλα
Endometrial cancer
Risk factors
Prognostic models

description: Ως ένας από τους συχνότερους γυναικολογικούς καρκίνους, ο καρκίνος του ενδομητρίου απαιτεί την ενδελεχή κατανόηση όλων των πτυχών του, από επιδημιολογικές πληροφορίες και παράγοντες κινδύνου έως την παθοφυσιολογία, την ιστολογία και τις θεραπευτικές επιλογές. Το πρώτο κεφάλαιο παρέχει μια επισκόπηση του πεδίου του καρκίνου του ενδομητρίου εξετάζοντας τα πολλά συστήματα κατηγοριοποίησης, αποσαφηνίζοντας σημαντικούς παράγοντες κινδύνου, εμφανίζοντας επιδημιολογικές πληροφορίες και προσφέροντας πληροφορίες για την πολύπλοκη παθοφυσιολογία και ιστολογία. Επιπλέον, παρέχεται μια σύνοψη των σημερινών θεραπευτικών προσεγγίσεων, θέτοντας τις βάσεις για μια ενδελεχή διερεύνηση. Στο Κεφάλαιο 2, εξετάζονται οι προσεγγίσεις που χρησιμοποιούνται για τη διερεύνηση του καρκίνου του ενδομητρίου, καθώς και οι ανακαλύψεις, οι συζητήσεις και τα αποτελέσματα. Η συστηματική μεθοδολογία της έρευνας διευκολύνει την ενδελεχή εξέταση του σώματος γνώσεων σχετικά με τα προγνωστικά μοντέλα για τον καρκίνο του ενδομητρίου. Η ανασκόπηση επιχειρεί να αποκαλύψει την πολυπλοκότητα αυτών των μοντέλων μέσω προσεκτικής ανάλυσης, αξιολογώντας την ορθότητα, την αξιοπιστία και την κλινική τους χρησιμότητα. Είναι ενδιαφέρον ότι η σύνθεση των δεδομένων αναδεικνύει τα διάφορα προγνωστικά μοντέλα που έχουν τεθεί στη βιβλιογραφία, τα οποία περιλαμβάνουν μια σειρά από κλινικούς, μοριακούς και απεικονιστικούς δείκτες. Το μέρος της συζήτησης παρέχει μια διεισδυτική ανάλυση των πλεονεκτημάτων και των μειονεκτημάτων αυτών των μοντέλων, παρέχοντας σημαντικό πλαίσιο για την κατανόηση της δυνατότητας εφαρμογής τους στην εκτίμηση του κινδύνου και την πρόγνωση των ασθενών με καρκίνο του ενδομητρίου. Το μέρος των αποτελεσμάτων παρουσιάζει μεθοδικά λεπτομερώς τα ευρήματα της συστηματικής ανασκόπησης, προσφέροντας μια εμπεριστατωμένη σύνοψη της κατάστασης των προγνωστικών μοντέλων για τον καρκίνο του ενδομητρίου αυτή τη στιγμή. Τα στοιχεία συντίθενται σύμφωνα με τις αποδεκτές πρακτικές, διασφαλίζοντας την αξιοπιστία και την εγκυρότητα των συμπερασμάτων που προκύπτουν.
description: As one of the most common gynaecological cancers, endometrial cancer requires a thorough understanding of all aspects, from epidemiological information and risk factors to pathophysiology, histology and treatment options. The first chapter provides an overview of the field of endometrial cancer by reviewing the many classification systems, clarifying important risk factors, displaying epidemiological information, and offering insights into the complex pathophysiology and histology. In addition, a summary of current therapeutic approaches is provided, setting the stage for a thorough investigation. In Chapter 2, we review the approaches used to investigate endometrial cancer, including discoveries, discussions and outcomes. The systematic research methodology facilitates a thorough examination of the body of knowledge on predictive models for endometrial cancer. The review attempts to reveal the complexity of these models through careful analysis, assessing their validity, reliability and clinical utility. Interestingly, the synthesis of the data highlights the various prognostic models put forward in the literature, which include a range of clinical, molecular and imaging markers. The discussion section provides an insightful analysis of the advantages and disadvantages of these models, providing important context for understanding their applicability to risk assessment and prognosis of patients with endometrial cancer. The results section methodically details the findings of the systematic review, providing a thorough summary of the status of prognostic models for endometrial cancer at this time. The data are synthesized in accordance with accepted practices, ensuring the reliability and validity of the resulting conclusions.