Comparison of histopathology and RT-qPCR amplification of guanylyl cyclase C for detection of colon cancer metastases in lymph nodes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In colorectal cancer (CRC), the presence of lymph node (LN) metastases is an important prognostic factor. Approximately 20% of patients diagnosed as having node-negative (pN0) CRC will relapse. Pathological nodal stage misclassification due to sampling error resulting from the small volume of tissue tested has been proposed to explain this recurrence rate in pN0 patients. The authors compared the assessment of node positivity by histopathology (HP) with a molecular method which can accommodate larger tissue volumes. METHODS: Detection rate of guanylyl cyclase C (GCC) mRNA was determined in 1,495 LNs from 99 CRC patients. Using a subset of 647 LNs, multiple levels of HP analysis were compared with GCC mRNA molecular detection. Finally, clinicopathological factors were correlated with the molecular detection of GCC and clinical outcome in 123 patients with pN0 colon cancer. RESULTS: GCC mRNA was detected in 8.0% of the 560 nodes initially identified as HP-negative, whereas two repeat HP examinations detected 3.0% of these cases. In HP-positive LNs, the GCC mRNA detection rate was 90% (78/87) when half-LN were tested. Testing the entire LN remaining after HP by GCC increased the detection rate of HP-positive LNs to 95% (p=0.027). In comparison, 75% (65/87) and 92% (80/87) of the LN positive by clinical HP remained positive when one or two subsequent sections were examined by HP. Finally, patients with pN0 disease who were GCC-positive exhibited an earlier time of recurrence (hazard ratio, 3.54; 95% CI 1.40 to 8.98; p=0.0077). CONCLUSIONS: Molecular detection of tumour cells in LNs may have prognostic value in identifying patients diagnosed as having pN0 colon cancer who will relapse following surgery.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».