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Enregistrement W2133962625 · doi:10.1309/ajcplcb2q9qxdzaa

Expression of TdT in Merkel Cell Carcinoma and Small Cell Lung Carcinoma

2011· article· en· W2133962625 sur OpenAlexaff
Michael Sidiropoulos, Wedad Hanna, Simon Raphael, Zeina Ghorab

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromogranin ASynaptophysinMerkel cell carcinomaPathologyTerminal deoxynucleotidyl transferaseCarcinomaNeuroendocrine differentiationImmunohistochemistryImmunostainingSmall Cell Lung CarcinomaMerkel cellSmall-cell carcinomaMedicineBiologyCancerInternal medicineProstate cancerTUNEL assay

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Merkel cell carcinoma (MCC) is an uncommon tumor with indistinct clinical features. The differential diagnosis includes small cell lung carcinoma (SCLC). We characterized the expression of terminal deoxynucleotidyl transferase (TdT) and a panel of immunohistochemical markers in 40 MCC, 30 SCLC, and 6 pulmonary carcinoid tumor (PCT) cases. We used antibodies against TdT, thyroid transcription factor (TTF)-1, cytokeratins (CKs) 7 and 20, chromogranin, and synaptophysin. Immunostaining was recorded semiquantitatively. Of 40 MCC cases, 28 (70%) were positive for TdT, showing, on average, more than 25% of tumor cells reactive with moderate nuclear staining intensity. TTF-1 (1 [3%]), CK7 (2 [5%]), CK20 (35 [88%]), chromogranin (29 [73%]), and synaptophysin (39 [98%]) were expressed in the MCCs. Of the 5 CK20- MCC cases, 4 were positive for TdT. SCLC showed expression of TTF-1 (23/30 [77%]), CK7 (22/30 [73%]), chromogranin (16/30 [53%]), and synaptophysin (22 [73%]) and no CK20 (0%) expression. Of 30 SCLC cases, 2 (7%) were positive for TdT. TdT may be beneficial in rare cases of CK20- MCC and may assist in distinguishing between MCC and SCLC. There is significant immunohistochemical variability and overlap between these 2 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations54
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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