Notice bibliographique
Résumé
Ancillary techniques such as immunohistochemistry (IHC) enable the surgical pathologist to extract additional information from fixed, deparaffinized tissue specimens and to provide data critical to optimal clinical management of the patient. In this review of applications of IHC to the analysis of gynecologic malignancies, the usefulness of immunohistochemical analysis of neoplasms of the cervix, endometrium, and ovary is summarized. In the uterine cervix, dysplasia is associated with qualitative and quantitative alterations in the expression of the Ki-67 antigen expression, as well as an ability to detect human papillomavirus. Endometrial endometrioid adenocarcinomas display a highly characteristic immunophenotype, with coexpression of cytokeratin and vimentin and demonstration of foci of high molecular weight cytokeratin expression; in addition, IHC analysis of estrogen and progesterone receptor and p53 expression can provide important prognostic information about this tumor. Stromal tumors of the endometrium may display a partial smooth muscle immunophenotype, but novel markers such as CD10 provide new tools for the identification of these tumors. The immunophenotypes of the normal ovarian surface epithelium (OSE) and corresponding tumors display significant overlap with, but important distinctions from, mesothelium, and important new markers such as the Wilms tumor gene product can prove useful in the identification of carcinomas of the OSE. Important prognostic markers for carcinomas of the OSE include the HER-2/neu gene product and p53, alterations of which can both be assessed by IHC techniques. Finally, the recent availability of markers of ovarian stroma, including Melan-A and inhibin-alpha, has provided a means for the positive identification of ovarian stromal tumors, which can manifest protean histological appearances.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».