The Spectrum of Neuroendocrine Differentiation Among Gastrointestinal Carcinoids
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The advent of panneuroendocrine markers has helped to better depict the heterogeneity of gastrointestinal carcinoids. Consequently, it has been proposed that these tumors constitute a histologic spectrum that includes well-, moderately, and poorly differentiated carcinoids. However, the reproducibility of this grading system and its prognostic importance have sometimes been called into question. OBJECTIVE: To investigate the potential utility of cell proliferation and oncoprotein markers in augmenting the histologic classification. DESIGN AND SETTING: Retrospective study; tertiary care teaching hospital. METHODS: Fifty-eight patients with 41 well-differentiated, 12 moderately differentiated and 5 poorly differentiated carcinoids from various topographic sites of the gastrointestinal tract were selected and immunostained for panneuroendocrine markers, MIB-1, p53, and bcl-2. MAIN OUTCOME MEASURES: Degree of association between histologic grading, MIB-1, p53, and bcl-2 immunoreactivity and carcinoid metastatic behavior. RESULTS: The group comprised 30 males and 28 females whose mean age was 52.7 years (range, 14-81). Mean follow-up time was 85.8 months. All 58 patients tested positive for chromogranin A and/or synaptophysin. The group was divided into nonmetastatic (42/58, or 72.4%) and metastatic (16/58, or 27.6%) cases. Histologic grading tended to be associated with metastatic spread, but this occurrence of metastases did not attain statistical significance (P =.08). Positivity for MIB-1 (P =.004) and p53 (P =.04) was significantly associated with metastatic behavior, whereas bcl-2 was not (P = 0. 63). CONCLUSIONS: Although an organoid pattern and neuroendocrine immunophenotype help to define the spectrum of gastrotestinal carcinoids, this study suggests that the histologic grading of these tumors has some limitations with respect to predicting metastatic behavior. However, MIB-1 and p53 can compliment histologic grading as prognostic indicators in this regard while bcl-2 appears to be less useful.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».