Utility of Ki67 immunostaining in the grading of pineal parenchymal tumours: a multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
M. Fèvre‐Montange, A. Vasiljevic, D. Frappaz, J. Champier, A. Szathmari, M.‐H. Aubriot Lorton, F. Chapon, A. Coulon, I. Quintin Roué, M.‐B. Delisle, D. Figarella‐Branger, A. Laquerrière, C. Miquel, J.‐F. Michiels, M. Péoch, M. Polivka, F. Fauchon and A. Jouvet (2012) Neuropathology and Applied Neurobiology 38, 87–94 Utility of Ki67 immunostaining in the grading of pineal parenchymal tumours: a multicentre study Aims: Pineal parenchymal tumours (PPTs) are rare neoplasms that are divided into pineocytoma (PC), pineoblastoma (PB) and PPT of intermediate differentiation (PPTID). Factors affecting the survival of patients with PPTs are morphological subtype and histological grading according to mitotic index and neurofilament immunostaining. Grading criteria to distinguish PPTIDs are difficult to define, particularly when using small specimens. The Ki67 labelling index (LI) might be helpful in distinguishing between grade II and III PPTIDs. Our study was performed to assess the predictive value of the Ki67 LI in a large cooperative series of PPTs and to evaluate whether inclusion of this data would improve and refine the World Health Organization classification. Methods: A retrospective analysis of 33 PPTs was performed. The histological features of the tumours were reviewed and Ki67 LI scoring was evaluated by immunohistochemistry. Data were correlated with the patients' survival. Results: The mean Ki67 LI was significantly different for tumour grades (0 in PC, 5.2 ± 0.4 in PPTID grade II, 11.2 ± 2.0 in PPTID grade III, 36.4 ± 6.2 in PB; P < 0.0001). However, there was no statistically significant difference in either overall or disease‐free survival evaluated by the Kaplan–Meier method for patients with different grade tumours or Ki67 LI, possibly due to the different clinical management of patients in different centres. Conclusions: The Ki67 LI may be a useful additional tool for grading PPTs, more particularly in small tumour samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».