MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2010141175 · doi:10.1046/j.1365-2559.2002.01527.x

The value of ‘mesothelium‐associated’ antibodies in distinguishing between metastatic renal cell carcinomas and mesotheliomas

2002· article· en· W2010141175 sur OpenAlexaff
Michael J. Osborn, N Pelling, Marjorie M. Walker, Cyril Fisher, Andrew G. Nicholson

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensSt Mary's Hospital Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalretininPathologyMesotheliumMesotheliomaRenal cell carcinomaImmunohistochemistryMedicineThrombomodulinCytokeratinAntibodyCarcinoembryonic antigenAdenocarcinomaMetastatic carcinomaCarcinomaMesothelial CellCancerImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Despite increasing usage of mesothelium-associated antibodies in diagnosis, a meta-analysis of studies analysing these antibodies in relation to distinguishing mesothelioma from renal cell carcinoma shows a paucity of published data. Given the clinical importance of elucidating this differential diagnosis, we compared the phenotypes of these two tumours using a panel of antibodies comprising recently described 'mesothelium-associated' antibodies and the more established 'epithelium-associated' antibodies. METHODS AND RESULTS: We applied an antibody panel comprising calretinin, cytokeratin (CK)5/6, thrombomodulin, carcinoembryonic antigen (CEA), BerEP4 and BCA225 to 37 cases of pleural mesotheliomas and 40 cases of renal cell carcinoma (27 primary tumours and 13 metastatic to the pleura). All mesotheliomas were either purely epithelioid or of mixed type. Cases of renal cell carcinoma were graded and classified as to cell type and architecture. For mesotheliomas, 0% stained for CEA, 16% for BerEP4, 83% for BCA225, 78% for CK5/6, 86% for thrombomodulin and 97% showed nuclear staining for calretinin. For renal cell carcinomas, 0% stained for CEA, 50% for BerEP4, 88% for BCA225, 5% for CK5/6, 32% for thrombomodulin and 10% showed nuclear staining for calretinin. CONCLUSION: Calretinin, CK5/6 and BerEP4 appear the most useful antibodies in helping to distinguish between renal cell carcinomas and mesotheliomas, although BerEP4 was not particularly sensitive for renal cell carcinomas. Thrombomodulin was not as specific as the other 'mesothelium-associated' antibodies in this study, reflecting how staining for mesothelium-associated antibodies varies in carcinomas from different primary sites, and such variations should be taken into account when assessing the differential diagnosis of mesothelioma. In cases where doubt remains over distinguishing metastatic renal cell carcinoma from mesothelioma, data from such a panel should be viewed with caution and assessed in association with clinical, imaging and morphological features.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations32
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHistopathologyMême sujetOccupational and environmental lung diseasesTravaux en français237 207