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Enregistrement W1820216381 · doi:10.1309/ajcpw4eadz9bnxxm

Regressive Change in High-Grade Ductal Carcinoma In Situ of the Breast

2015· article· en· W1820216381 sur OpenAlexaff
Jason K. Wasserman, Carlos Parra‐Herran

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensCanadian Electricity Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuctal carcinomaMedicineFibrosisPathologyBreast cancerBiopsyCarcinomaEstrogen receptorProgesterone receptorHormone receptorInternal medicineOncologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: High-grade ductal carcinoma in situ (HG-DCIS) of the breast often shows tumor attenuation and reactive fibrosis. These changes, previously described as "regressive," have been paradoxically associated with an increased risk of invasive carcinoma. We aimed to further characterize the spectrum of the so-called regressive changes (RCs) in HG-DCIS. METHODS: We reviewed 52 consecutive cases of HG-DCIS on biopsy specimens followed by excision. RCs were divided into early (stage 1) and advanced (stages 2 and 3) stages according to the degree of ductal fibrosis and tumor effacement. The presence of inflammation, hormone receptor status, and diagnosis on excision were recorded. RESULTS: RCs were seen in 51 (98%) cases: 96%, 76.4%, and 39.2% cases showed stages 1, 2, and 3, respectively. Periductal T cells with a normal CD4/CD8 ratio were constantly seen. Advanced RCs and inflammation were more frequent in estrogen and progesterone receptor-negative tumors. RCs were not associated with invasion but correlated with a larger residual HG-DCIS volume on excision. CONCLUSIONS: Regression in HG-DCIS is frequent. It may reflect a targeted immune response to certain phenotypes, mainly hormone receptor-negative lesions. Nonetheless, RCs do not lead to complete tumor obliteration but correlate with aggressive tumor characteristics instead.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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