Is the Expression Pattern of BD ProExC the Same as Ki-67? A Comparative Analysis in Cervical Biopsies
Notice bibliographique
Résumé
BD ProExC (ProExC) and Ki-67, both used as biomarkers for high-grade cervical intraepithelial neoplasia (HG CIN), yield discordant staining in some cervical biopsies. This study compared ProExC and Ki-67 expression in 197 cervical biopsies with consensus diagnoses (55 negative, 21 atypical squamous metaplasia, 61 low-grade CIN, and 60 HG CIN). Percentages of immunostained nuclei were evaluated by 2 pathologists yielding 68 (35%) cases with discordant ProExC/Ki-67 immunostaining for analysis. In 78% of cases the difference in staining involved <25% of lesional cells. This was noted across all morphologic diagnoses, being most frequent in HG CIN. Discordant staining involving >50% of lesional cells occurred in 22% of discrepant cases, being most frequent in atypical squamous metaplasia. Using staining in >50% of lesional nuclei as a positive result, positive/negative discordance occurred in 25 cases (13% of all cases) including 18% of HG CIN cases. Fourteen cases were ProExC+ (7 of which were strongly p16+) and 11 were Ki-67+ (6 of which were strongly p16+).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».