Periocular sebaceous gland carcinoma: do androgen receptor (<scp>NR</scp>3<scp>C</scp>4) and nuclear survivin (<scp>BIRC</scp>5) have a prognostic significance?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The study aimed at evaluating the expression of androgen receptor (AR) and nuclear survivin (NS) in periocular sebaceous gland carcinoma (SGC) and to determine whether this expression is associated with histopathological features, markers of apoptosis and proliferation and with clinical outcomes. METHODS: This was a retrospective, comparative case series which included 56 patients with a biopsy-proven periocular SGC. Immunohistochemical staining for AR, survivin, p53 and Ki-67 was analysed in all cases. RESULTS: All patients expressed AR, p53 and Ki-67 in the nucleus of tumour cells. Twenty-four patients (42.8%) had a high AR score, and 32 patients (57.2%) had a low AR score. Twenty-four (42.8%) patients expressed survivin in the nucleus of tumour cells. Nine (37.5%) had a high NS score, and 15 (62.5%) had a low NS score. Patients with a high AR score had a greater recurrence (p < 0.005), higher expression of Ki-67 (p < 0.0001) and a lower p53 expression (p < 0.005). Nuclear expression of survivin correlated with a high Ki-67 labelling index (0.0001) and low p53 expression (<0.005). Neither nuclear expression of survivin nor the NS score correlated with any clinicopathological features. CONCLUSION: Expression of AR significantly impacts prognosis and is thus promising prognostic marker in periocular SGC.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Immunohistochemical biomarker study in sebaceous gland carcinoma; clinical pathology.
This studies prognostic markers in carcinoma, not research practice.
Clinical oncology study of prognostic markers in periocular sebaceous carcinoma.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».