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Enregistrement W2049785876 · doi:10.1055/s-0028-1096198

Immunohistochemical Investigation of Hormone Receptors and Vascular Endothelial Growth Factor Concentration in Vestibular Schwannoma

2008· article· en· W2049785876 sur OpenAlexaff
Dustin Dalgorf, Corwyn Rowsell, Juan M. Bilbao, Joseph Chen

Notice bibliographique

RevueSkull base · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunohistochemistryMedicineSchwannomaVascular endothelial growth factorVestibular systemEstrogen receptorPathologyReceptorStainingCancerInternal medicineVEGF receptorsBreast cancerRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine if a relationship exists between the presence of estrogen receptors (ER), progesterone receptors (PR), or vascular endothelial growth factor (VEGF) and the size, growth rate, and behavior of vestibular schwannoma tumors. DESIGN: Nine tumor samples from young female patients with large vestibular schwannoma tumors were preselected because they were presumed to be faster growing, more aggressive tumors. Immunohistochemical staining was performed using monoclonal mouse antibodies to ER, PR, and VEGF. RESULTS: The mean age of the study sample was 32.3 years, mean tumor size was 3.2 cm, and the average growth rate was 0.4 cm per 2 months. The results of immunohistochemical staining for ER and PR in all nine samples were unequivocally negative. Eight of nine tumor samples stained positive for VEGF, with five demonstrating low intensity and three demonstrating moderate intensity staining. CONCLUSIONS: There is histopathological evidence for the expression of VEGF in vestibular schwannomas but not for ER and PR. Further studies are necessary to determine the role of VEGF and other molecular pathways in the growth of vestibular schwannomas and the application of anti-VEGF therapy as a potential treatment option in the future.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,504

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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