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Enregistrement W2058740466 · doi:10.1227/01.neu.0000349930.66434.82

KI-67 IN PITUITARY NEOPLASMS

2009· review· en· W2058740466 sur OpenAlexafffund
Fateme Salehi, Anne Agur, Bernd W. Scheithauer, Kálmán Kovács, Ricardo V. Lloyd, Michael D. Cusimano

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesJarislowsky Foundation
Mots-clésMedicineKi-67Pituitary adenomaPituitary tumorsAdenomaPathologyPituitary glandInternal medicineOncologyImmunohistochemistryHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KI-67, A MARKER of cellular proliferation, has been studied extensively in pituitary neoplasia. It is of relevance to various clinicopathological parameters, including tumor subtype, size, invasiveness, and recurrence, as well as patient age and sex. Generally, pituitary tumors behaving aggressively have increased Ki-67 labeling indices. Nonetheless, there is considerable overlap in Ki-67 labeling between noninvasive and invasive adenomas as well as between adenomas and pituitary carcinomas. Not only is there no general agreement regarding the relationship of Ki-67 labeling index and tumor invasiveness, but the same is also true of the association with pituitary tumor size, growth fraction, and recurrence. Whereas a number of studies found conclusive associations of Ki-67 labeling indices with aggressive behavior, size, and/or adenoma subtype, others fail to do so. It is evident that discrepant data regarding tumor behavior in part has its basis in nonuniform study criteria. For example, different investigators use varying criteria of tumor invasion and recurrence. Herein, we review the literature relating Ki-67 expression and various other clinicopathological parameters and conclude that uniform definitions and methods, as well as new markers, are key to improved treatment of pituitary tumors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations134
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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