Expressions and clinical significance of factors related to giant cell tumor of bone.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Giant cell tumor of bone (GCTB) is a relatively rare tumor of bone, characterized by numerous multinucleated cells, severe osteolysis, and local recurrence. PURPOSE: To explore the role of S-phase kinase-interacting protein 2 (Skp2), cyclin-dependent kinase inhibitor p27, and the transcription factor E2F-1 expression in the development of GCTB, and the relationship of expression of these proteins with tumor recurrence. METHODS: Forty-four patients with GCTB were selected and demographic and clinical data were collected. The levels of Skp2, p27, and E2F-1 protein expression were immunohistochemically assessed in surgical specimens. RESULTS: Skp2, p27, and E2F-1 proteins were detected in the nuclei of mononuclear stromal cells. Positive Skp2 expression was observed in 66% (29/44) of GCTB patient samples, and positive p27 expression was found in 39% (17/44) of samples. Within almost all GCTB patients, there was an inverse correlation between Skp2- and p27-positive tumor cells. Positive expression of E2F-1 was present in 28 of 44 (64%) patients. In addition, expression of skp2 and p27, infiltration of soft tissues, and surgical operation were significantly associated with recurrence in patients with GCTB. CONCLUSION: The immunohistochemical assessment of Skp2, p27 and E2F-1 may be useful in the diagnosis of GCTB and prediction of its prognosis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».