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Enregistrement W1985295097 · doi:10.1097/pai.0b013e318234aa12

Systematic Review on Hormone Receptor Testing in Breast Cancer

2011· review· en· W1985295097 sur OpenAlexaff
Sharon Nofech‐Mozes, Emily T. Vella, Sukhbinder Dhesy‐Thind, Karen L. Hagerty, Pamela B. Mangu, Sarah Temin, Wedad Hanna

Notice bibliographique

RevueApplied immunohistochemistry & molecular morphology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer CentreCancer Care OntarioSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHormone receptorBreast cancerGuidelineEstrogen receptorMedicineImmunohistochemistryOncologyMeta-analysisInternal medicineQuality assuranceMEDLINECancerGynecologyPathologyExternal quality assessmentBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessment of hormone receptors (estrogen and progesterone) helps to direct therapy for women with breast cancer. Immunohistochemistry is most commonly used to assess hormone receptor status and it is essential that these tests are performed accurately and reliably within and across laboratories. The overall purpose of this guideline is to improve the quality and accuracy of hormone receptor testing and its utility as a prognostic and predictive marker for invasive and in situ breast cancer. Medline, EMBASE, the Cochrane Database of Systematic Reviews, and abstracts from the San Antonio Breast Cancer Symposium were searched. An environmental scan of the internet and of international guideline developers and key organizations was performed. Preanalytic elements such as the collection, fixation, and storage of samples, and analytic elements such as selection of antibodies and scoring methods that seem to offer the best results for immunohistochemical assessment of hormone receptors are presented. Proficiency testing or quality assurance of immunohistochemistry is described.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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