Abstract A9: Phenotype matters in the prediction of cancer risk of oral premalignant lesions (OPL)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Histology remains the most reliable way for predicting cancer risk of premalignant (preinvasive) lesions if the OPLs show high-grade changes (i.e. severe dysplasia or carcinoma in situ, CIS): however, it is a poor predictor of the cancer risk of OPLs with no or low-grade (mild/moderate) dysplasia (termed LGOPL). It is possible that there are subtle histological differences between progressing LGOPLs and nonprogressing LGOPLs. In a recent retrospective study (Cancer Research 2008, 68:3099–107), we have shown that nuclear phenotypic score (NPS) as measured by a computer-driven microscope imaging system could serve as an adjunct tool to assist pathologists in judging the progression risk of LGOPLs Objective: to assess the potential of this new tool in identifying high-risk LGOPLs from an ongoing prospective study and to give an interim report of our results. Methods: 284 primary LGOPLs from 284 patients were studied: 47 hyperplasias, 116 mild and 121 moderate dysplasias. Thoinin-Feulgen stained sections were imaged and analyzed to generate a NPS for each sample. The NPS was correlated with histopathology, clinical variables and outcome (progression to severe dysplasia, CIS or invasive cancer). Results: Elevated NPS was significantly associated with progression: high NPS (≥ 4.5) was associated with a 4.7-fold increase in risk of progression as compared to low NPS (< 4.5). Of the 199 LGOPLs with low NPS, 13 (7%) progressed as compared to 26/85 (31%) of LGOPLs with high NPS (P < 0.0001). In the multivariate Cox model, high NPS was a significant risk predictor for cancer progression (P < 0.0001). Conclusions: These data support the potential utility of automated quantitative microscopy technology to assist the pathologist in assessing progressing potential of low-grade OPLs (Supported by grant R01DE13124, NIDCR). Citation Information: Cancer Prev Res 2011;4(10 Suppl):A9.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».