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Enregistrement W1989822767 · doi:10.1097/01.pai.0000210419.45869.79

Relationship Between Histologic Features of Primary Breast Carcinomas and Axillary Lymph Node Micrometastases: Detection and Prognostic Significance

2006· article· en· W1989822767 sur OpenAlexaff
Vanessa Fortes Zschaber Marinho, Marcos Salomão Zagury, Lidiane Gomes Caldeira, Helenice Gobbi

Notice bibliographique

RevueApplied immunohistochemistry & molecular morphology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensECW Press (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrading (engineering)ImmunohistochemistryPathologyLymph nodePrimary tumorAxillaLymphatic systemAxillary lymph nodesBreast cancerInvasive lobular carcinomaLymphMetastasisInternal medicineCancerInvasive ductal carcinomaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence and prognostic significance of micrometastases (Mic-Met) in axillary lymph nodes (LNs) is still controversial. We compared Mic-Met detection of invasive mammary carcinomas (IMCs) in axillary LNs using second review of hematoxylin and eosin (H&E)-stained slides and immunohistochemistry (IHC) relating them with features of the primary tumor, and determining their influence on overall survival (OS) and disease-free survival (DFS). We studied 188 cases of IMCs with no axillary metastases in the initial reports. The original H&E slides of LN were re-viewed and new sections were submitted for IHC using pancytokeratin (AE1/AE3). All primary breast tumors were re-viewed and classified according to Page et al (1998) and College of American Pathologists criteria (2000). Tumors were graded using the Nottingham grading system. Kaplan-Meier curves were used to evaluate OS and DFS of 147 patients. Mic-Met detection was correlated to histologic features of primary tumor (size, type, grade, lymphatic/blood vessel invasion). Mic-Met were detected in 26/188 cases (by IHC: 23/188, 12.2%; by H&E: 12/188, 6.4%). The re-view of H&E slides showed good specificity (98.2%), but low sensitivity (39.1%), when compared with IHC. There was no relationship between features of primary tumor and Mic-Met detection, including patients with lobular carcinomas or IMCs with lobular features. There was no statistical difference in OS and DFS of patients with and without Mic-Met, but patients with Mic-Met presented lower survival curves. In conclusion, there was no relationship between histologic features of primary tumor and presence of Mic-Met, nor between Mic-Met detection and patients survival.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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