P53 mutation compared with Ki67 marker in metastasis of breast cancer in western Iran
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate and compare the prognostic value of P53 and Ki67 markers with age and metastasis and survival in patients with breast cancer in Kermanshah, western Iran. Methods: In our study on 116 patients with breast cancer that all of them were women and kind of pathology was invasive ductal carcinoma and patients had Her2 positive. The expression of ki67 marker and p53 genes were determined by immunohistochemistry. Statistical analysis was performed with SPSS version IBM 19 and Disease free survival was calculated using the Kaplan-Meier method and log-rank test. Patients were followed up to 5 years. Results: The age mean of patients was 46.5±10.75.Of 116 patients, 23 patients (19.8%) had breast cancer with metastasis and 93(80.2%) without metastasis. expression of P53 (50%) in 58 patients was positive and 58(50%) was negative. there is a statistically significant relationship between the p53 and metastasis ( P <0.05), but no for Ki67. The over expression of p53 protein and Ki67 had no significant relationship with survival rate ( P >0.05). Conclusions: The results showed that the Ki67 marker and P53 protein are important factors in the breast cancer patients with emphasis on therapeutic agents. Normal 0 false false false EN-US X-NONE AR-SA
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».