Lymphangiogenesis in Esophageal Adenocarcinomas--Lymphatic Vessel Density as Prognostic Marker in Esophageal Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
We studied tumor lymphatic vascular density (LVD) as a predictive marker for the risk of lymph node (LN) metastasis and its relationship to other prognostic parameters and survival in 75 patients with esophageal adenocarcinoma. Samples were immunostained for D2-40, CD31, and vascular endothelial growth factor (VEGF). Microvessels were counted in densely vascular/lymphatic foci (hot spots) at x400 field (0.17 mm2). Intensity of staining for VEGF was scored on a 2-tiered scale. CD31 microvessel counts showed significant correlation with tumor stage and patient survival (P < .01). D2-40 LVD demonstrated a significant correlation with LN metastases, lymphovascular invasion, and tumor stage (r = 0.45, r = 0.47, and r = 0.37, respectively) and with shorter disease-free survival. D2-40 detected lymphovascular invasion in 29 of 75 cases, more than with CD31 (23/75) and H&E (18/75). VEGF was expressed in 48 (64%) of 75 cases and was significantly correlated with lymphovascular invasion, LN metastases, and overall survival. Our study showed that angiogenesis and lymphangiogenesis have important roles in the progression of esophageal adenocarcinoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».