Prognostic and Predictive Molecular Markers in DCIS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Eighteen percent of all new breast cancers detected on screening mammography are ductal carcinoma in situ (DCIS), a preinvasive lesion that is highly curable. However, some women with DCIS will develop life-threatening invasive breast cancer. Because the determinants of invasive recurrence are unknown, all women with DCIS require the same treatment (usually with surgery and radiation). Therefore, there is a need to identify biologic markers and create a profile that will provide prognostic information that is more accurate than the currently used van Nuys Index to predict invasive recurrence. In the present review, we examined the many biologic markers studied in breast cancer, describe their main biologic role and their expression in DCIS, and review the various studies regarding their ability to serve as prognostic factors in breast cancer with an emphasis on predicting invasive recurrence in patients with DCIS. This review covers established markers, namely, ER, PR and HER2/neu, that are used routinely to make treatment decisions as well as investigative biologic factors involved in cell proliferation, cell cycle regulation, extracellular molecules, factors involved in extracellular matrix degradation, and angiogenesis. However, controversies exist regarding the value of these prognostic factors, their interrelationship, and their advantages over morphologic evaluation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle