Mitotic counts provide additional prognostic information in grade II mammary carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The ability to predict how long a patient diagnosed with breast cancer is likely to survive is still imprecise, despite numerous studies which have identified potential prognostic markers. The "established" markers such as nodal status, tumour size, and histological grade have been used for many years and certainly provide some degree of accuracy upon which treatment can be based. However, women with similar prognostic features can vary significantly in their outcome and very few of the newly identified markers provide information that is sufficiently useful to warrant the time and expense spent on their evaluation. In a cohort of 145 women, an assessment has been made of whether knowledge of the proliferative activity of grade II infiltrating ductal breast carcinomas can improve the accuracy of predicting clinical outcome for individual patients. Use of the mitotic count (MC), which was assessed as part of the grading system, enabled patients to be stratified into "good" and "bad" prognostic groups. The measurement of S-phase fraction using flow cytometry gave a similar result, but has the disadvantage that the technique requires specialized equipment. The evaluation of Ki-67 expression using immunohistochemistry was of no additional prognostic value in this defined group. It is proposed that MC, used once to establish grade, could be used again amongst the grade II tumours to improve the accuracy of prognosis and thus influence treatment strategies with minimal additional effort or expense.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».