Activation of the ERK/MAP Kinase Pathway in Cervical Intraepithelial Neoplasia Is Related to Grade of the Lesion but not to High-Risk Human Papillomavirus, Virus Clearance, or Prognosis in Cervical Cancer
Notice bibliographique
Résumé
We subjected 302 archival samples (150 squamous cell carcinomas [SCCs] and 152 cervical intraepithelial neoplasia [CIN] lesions) to immunohistochemical staining with extracellular signal-regulated kinase-1 (ERK1) antibody and human papillomavirus (HPV) testing with 3 primer sets. Follow-up data were available for all SCC cases and 67 CIN cases. High-risk (HR) HPV types were associated with CIN (odds ratio [OR], 19.12; 95% confidence interval [CI], 2.31-157.81) and SCC (OR, 27.25; 95% CI, 3.28226.09). There was a significant linear relationship between lesion grade and ERK1 staining intensity (P = .0001). ERK1 staining was a 100% specific indicator of CIN, with a 100% positive predictive value, but a poor predictor of HR HPV. ERK1 expression did not predict clearance or persistence of HR HPV after CIN treatment. ERK1 staining did not significantly predict survival in cervical cancer in univariate (P = .915) or multivariate analysis. After adjustment for HR HPV, stage, age, and tumor grade in the Cox regression model, only stage (P = .0001) and age (P = .002) remained independent prognostic factors. ERK1 expression seems to be an early marker of cervical carcinogenesis. ERK1 overexpression is not a specific marker of HR-HPV in CIN and cervical cancer, nor does it predict virus clearance after CIN treatment or disease outcome in cervical cancer.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».