A prognostic risk model for patients with triple negative breast cancer based on stromal natural killer cells, tumor‐associated macrophages and growth‐arrest specific protein 6
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to establish a prognostic risk model for patients with triple negative breast cancer (TNBC). A total of 278 specimens of human TNBC tissues were investigated by immunohistochemistry for growth-arrest specific protein 6 expression, infiltrations of stromal natural killer cells and tumor-associated macrophages. According to their prognostic risk scores based on the model, patients were divided into three groups (score 0, 1-2, 3). Correlations of prognostic risk scores, clinicopathologic features and overall survival (OS) were analyzed. To study the clinical value of this stratification model in early disease recurrence or metastasis, 177 patients were screened out for further analysis. Based on disease free survival (DFS), 90 patients fell within the DFS ≤3 years group and 87 patients within the DFS ≥5 years group. We analyzed the differences in prognostic risk scores between the two groups. The prognostic risk scores were negatively related to tumor size, lymph node metastasis and P53 status (P < 0.001 for all). Patients with low prognostic risk scores had longer OS (P = 0.001). Using multivariate analysis, it was determined that TNM stage (HR = 0.432, 95% confidence interval [CI] = 0.281-0.665, P = 0.003), FOXP3 positive lymphocytes (HR = 1.712, 95% CI = 1.085-2.702, P = 0.021) and prognostic risk scores (HR = 1.340, 95% CI = 1.192-1.644, P = 0.005) were independent prognostic factors for OS. Compared with the DFS ≥5 years group, the DFS ≤3 years group patients had significantly higher prognostic risk scores (P < 0.001). In conclusion, the prognostic risk score of the model was a significant indicator of prognosis for patients with TNBC.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».