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Enregistrement W2150713593 · doi:10.1309/ajcpv2i0hgpmgbsq

Emerging Technologies for Assessing HER2 Amplification

2009· review· en· W2150713593 sur OpenAlex
Frédérique Penault‐Llorca, Michael Bilous, Mitch Dowsett, Wedad Hanna, R. Yoshiyuki Osamura, Josef Rüschoff, Marc J. van de Vijver

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCISHChromogenic in situ hybridizationImmunohistochemistryIn situ hybridizationTrastuzumabHuman Epidermal Growth Factor Receptor 2Fluorescence in situ hybridizationChromogenicConcordanceBreast cancerPathologyIn situFish <Actinopterygii>BiologyMedicineCancerInternal medicineChemistryBioinformaticsGeneticsMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with human epidermal growth factor receptor-2 (HER2)+ breast cancer are eligible for trastuzumab treatment; therefore, accurate assessment of HER2 status is essential. Until recently, only 2 methods were validated for determining the HER2 status of breast tumors in the routine diagnostic setting: immunohistochemical analysis and fluorescence in situ hybridization (FISH). Recently, bright-field in situ hybridization techniques such as chromogenic in situ hybridization (CISH) and silver-enhanced in situ hybridization (SISH), which combine features of immunohistochemical analysis and FISH, have been introduced for the determination of HER2 status. These new techniques use a peroxidase enzyme-labeled probe with chromogenic detection, instead of a fluorescent-labeled probe, allowing results to be visualized by standard bright-field microscopy. Thus, the histologic features and HER2 status of a specimen can be evaluated in parallel. Moreover, signals do not decay over time. This review discusses recent publications regarding CISH and SISH testing, including results scoring and concordance between FISH and immunohistochemical analysis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,314 · 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