External validation study of endometrial cancer preoperative risk stratification model (ENDORISK)
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F65269705%3A_____%2F22%3A00076243" target="_blank" >RIV/65269705:_____/22:00076243 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216224:14110/22:00126395
Výsledek na webu
<a href="https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fonc.2022.939226/full" target="_blank" >https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fonc.2022.939226/full</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.3389/fonc.2022.939226" target="_blank" >10.3389/fonc.2022.939226</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
External validation study of endometrial cancer preoperative risk stratification model (ENDORISK)
Popis výsledku v původním jazyce
Among industrialized countries, endometrial cancer is a common malignancy with generally an excellent outcome. To personalize medicine, we ideally compile as much information as possible concerning patient prognosis prior to effecting an appropriate treatment decision. Endometrial cancer preoperative risk stratification (ENDORISK) is a machine learning-based computational Bayesian networks model that predicts lymph node metastasis and 5-year disease-specific survival potential with percentual probability. Our objective included validating ENDORISK effectiveness in our patient cohort, assessing its application in the current use of sentinel node biopsy, and verifying its accuracy in advanced stages.
Název v anglickém jazyce
External validation study of endometrial cancer preoperative risk stratification model (ENDORISK)
Popis výsledku anglicky
Among industrialized countries, endometrial cancer is a common malignancy with generally an excellent outcome. To personalize medicine, we ideally compile as much information as possible concerning patient prognosis prior to effecting an appropriate treatment decision. Endometrial cancer preoperative risk stratification (ENDORISK) is a machine learning-based computational Bayesian networks model that predicts lymph node metastasis and 5-year disease-specific survival potential with percentual probability. Our objective included validating ENDORISK effectiveness in our patient cohort, assessing its application in the current use of sentinel node biopsy, and verifying its accuracy in advanced stages.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
30204 - Oncology
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/NU21-09-00031" target="_blank" >NU21-09-00031: Vývoj nové efektivní strategie umožňující identifikaci žen se zvýšeným rizikem vzniku karcinomu endometria</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Frontiers in Oncology
ISSN
2234-943X
e-ISSN
2234-943X
Svazek periodika
12
Číslo periodika v rámci svazku
Aug
Stát vydavatele periodika
CH - Švýcarská konfederace
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
939226
Kód UT WoS článku
000841408200001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85136217059