کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8780691 | 1600070 | 2018 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Predictive modeling for determination of microscopic residual disease at primary cytoreduction: An NRG Oncology/Gynecologic Oncology Group 182 Study
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
پزشکی و دندانپزشکی
زنان، زایمان و بهداشت زنان
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
We developed and validated a prediction model for R0 that offers improved performance over previously reported models for prediction of residual disease. The performance of the prediction model suggests additional factors (i.e. imaging, molecular profiling, etc.) should be explored in the future for a more clinically actionable tool.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Gynecologic Oncology - Volume 148, Issue 1, January 2018, Pages 49-55
Journal: Gynecologic Oncology - Volume 148, Issue 1, January 2018, Pages 49-55
نویسندگان
Neil S. Horowitz, G. Larry Maxwell, Austin Miller, Chad A. Hamilton, Bunja Rungruang, Noah Rodriguez, Scott D. Richard, Thomas C. Krivak, Jeffrey M. Fowler, David G. Mutch, Linda Van Le, Roger B. Lee, Peter Argenta, David Bender, Krishnansu S. Tewari,