Relationship of Thyroid Transcription Factor 1 to EGFR Status in Non-Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Activating mutations of the epidermal growth factor receptor (EGFR) gene are known to drive a proportion of non-small-cell lung cancers. Identification of lung cancers harbouring such mutations can lead to effective treatment using one of the agents that targets and blocks egfr-mediated signalling. METHODS: All specimens received at the BC Cancer Agency (Vancouver) for EGFR testing were prospectively identified and catalogued, together with clinical information and EGFR status, over a 14-month period. RESULTS: Specimens from 586 patients were received for EGFR testing, and EGFR status was reported for 509 patients. No relationship between specimen type or site of origin and EGFR test failure rate was identified. Concurrent immunohistochemical (ihc) status for thyroid transcription factor 1 (ttf1) was available for 309 patients. The negative predictive value of ttf1-negative status by ihc was 94.2% for predicting negative EGFR status. CONCLUSIONS: In patients with limited tissue available for testing, a surrogate for EGFR status would aid in timely management. Immunohistochemistry for ttf1 is readily available and correlates highly with EGFR status. In conjunction with genetic assays, ttf1 could be used to optimize an EGFR testing strategy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».