Prognostic significance of p53 immunoexpression in the survival of oral squamous cell carcinoma patients treated with surgery and neoadjuvant chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
p53 status is a key biomarker for a variety of cancer types. However, it remains controversial whether p53 is an effective biomarker in oral squamous cell carcinoma (OSCC), particularly with regard to its prognostic value for OSCC patients with combinational treatment. The aim of the current study was to evaluate the prognostic potential of p53 immunoexpression in samples from OSCC patients treated with surgery only or surgery and neoadjuvant chemotherapy. p53 expression was assessed immunohistochemically in biopsy tissues from 44 OSCC patients with a mean follow-up of 35.6 months. Correlations between p53 status, tumor size (T-classification), lymph node status (N-classification) and clinical outcome were analyzed. It was observed that p53-positive and N0 cases correlated with higher 5-year survival rates in cases treated with surgery alone (P=0.017 and P=0.03, respectively), while in cases with neoadjuvant chemotherapy, p53 status and lymph node status did not exhibit prognostic significance. Tumor size showed no prognostic value in cases receiving surgery alone or in those with neoadjuvant chemotherapy. The present results demonstrated for the first time that p53 immunohistochemical expression correlates with a good prognosis in OSCC patients receiving surgery alone. In conclusion, p53 immunohistochemical expression and lymph node status may serve as prognostic markers for the survival of OSCC patients receiving surgery only, but not for patients undergoing surgery and neoadjuvant chemotherapy treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».