MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2045970616 · doi:10.1182/blood.v97.11.3552

p53 abnormalities in splenic lymphoma with villous lymphocytes

2001· article· en· W2045970616 sur OpenAlexaff
Alicja Gruszka, Rifat Hamoudi, Estella Matutes, Esperanza Tuset, Daniel Catovsky

Notice bibliographique

RevueBlood · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologyLymphomaImmunocytochemistrySplenic marginal zone lymphomaBiologyBCL10Chromosome abnormalityMedicineSpleenImmunologySplenectomyChromosomeKaryotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence and role of p53 abnormalities have not been reported in splenic lymphoma with villous lymphocytes (SLVL), the leukemic counterpart of splenic marginal zone lymphoma. Because p53 abnormalities correlate with progressive and refractory disease in cancer and isochromosome 17q has been described in SLVL, a low-grade lymphoma that behaves aggressively in a minority of patients, this study investigated p53 changes by molecular and immunophenotypic methods in samples from 59 patients. The p53 deletion was analyzed by fluorescence in situ hybridization, and p53 protein expression was assessed by immunocytochemistry in 35 of 59 cases and by flow cytometry in 20 of 35 patients. Ten patients (17%) had a monoallelic p53 loss, 3 (9%) of 35 nuclear protein expression by immunocytochemistry, and 2 (10%) of 20 by flow cytometry. Two patients had both deletion and protein expression. Direct sequencing of all p53 exons was used to delineate mutations in 9 of 11 patients with an identified abnormality. Mutations, both compromising p53 DNA binding, were identified in the 2 patients with deletion and protein accumulation. Kaplan-Meier analysis revealed a significantly worse survival for patients with p53 abnormalities. Although p53 abnormalities are infrequent in SLVL, they underlie a more aggressive disease course and poor prognosis. (Blood. 2001;97:3552-3558)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations98
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBloodMême sujetLymphoma Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207