Toluidine Blue Staining Identifies High-Risk Primary Oral Premalignant Lesions with Poor Outcome
Notice bibliographique
Résumé
There is a pressing need for the development of visual aids that will facilitate the detection of oral premalignant lesions (OPLs) with a high-risk of progression. Preliminary data suggest that toluidine blue stain may be preferentially retained by OPLs with high-risk molecular clones. In this study, we monitored OPLs from 100 patients without any history of oral cancer for an average of 44 months in order to evaluate the association of toluidine blue status with clinicopathologic risk factors, molecular patterns (microsatellite analysis on seven chromosome arms: 3p, 9p, 4q, 8p, 11q, 13q, and 17p) and outcome. Toluidine blue-positive staining correlated with clinicopathologic risk factors and high-risk molecular risk patterns. Significantly, a >6-fold elevation in cancer risk was observed for toluidine blue-positive lesions, with positive retention of the dye present in 12 of the 15 lesions that later progressed to cancer (P = 0.0008). This association of toluidine blue status with risk factors and outcome was evident even when the analysis was restricted to OPLs with low-grade or no dysplasia. Our results suggest the potential use of toluidine blue in identifying high-risk OPLs.
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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 ».