Significance and reliability of pathologic marker Ki-67 in patients with neuroendocrine cancers.
Notice bibliographique
Résumé
264 Background: Molecular markers, especially Ki-67, in neuroendocrine cancers (NETs) have become increasingly important. Debate exists as to the optimal role of ki-67 in the treatment of this uncommon cancer. This study was designed to examine the significance of ki-67 as a clinical predictor and its reliability in the treatment of NETs. Methods: A retrospectively assembled integrated database with prospectively collected data of patients undergoing multidisciplinary management for NETs between 2000 to 2009 was analysed. Clinical and outcomes data were collected. Ki-67 was then categorized to Group A (≤2%), B (3-15%) and C (>15%). We compared the original Ki-67 value to the reviewed value. We then used a kappa statistic to calculate the inter-rater agreement between the original and reviewed determination of Ki-67. Fisher's exact test was used to compare categorical variables. Survival was evaluated using the log-rank test. All analyses were carried out using SAS 9.1.3. Results: A total of 184 patients were seen at our clinic. Ki-67 correlated with metastases at presentation (36, 52, 63% for Groups A, B, C respectively, p<0.05), while influencing treatment with chemotherapy even in the absence of metastases (14, 29, 57% for Groups A, B, C respectively, p< 0.002). Ki-67 predicted overall survival (p=0.0005) in favor of Group A. 99 patients had an original Ki-67 reported from the referring center and then a review by an expert pathologist at the multidisciplinary clinic. In Group A, there was 94.4% agreement, with 3.7% of cases upgraded at review to Group B and 1.9% of cases upgraded to Group C. In Group B, there was 94.3% agreement, with 5.7% of cases downgraded to Group A, and 0% upgraded. In Group C, there was 90% agreement, with 10% of cases downgraded to Group B and none to Group A (kappa = 0.89). Conclusions: Our previous report had demonstrated that Ki-67 influenced decisions regarding treatment options. In our updated population of NETs patients, Ki-67 continued to predict biology, influence treatment, and predict survival. In addition we demonstrated high reproducibility of Ki-67. It appears that with modern techniques Ki-67 can be highly reproducible and reliable tool in improving outcomes in this patient population. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».