Histological Grade and Immunohistochemical Biomarkers of Breast Cancer: Correlation to Ultrasound Features
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study is to correlate various features of breast cancers on ultrasound to their histological grade and immunohistochemical biomarkers. METHODS: Seventy-three patients with 77 invasive breast cancers, diagnosed between August 2011 and December 2014, were included in this prospective analysis. Margin, posterior features, shape, and vascularity were determined from ultrasound and classified according to the Breast Imaging Reporting and Data System lexicon. Histological grade, estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status (positive [+] or negative [-]) were determined from surgical pathology reports. The cancers were categorized into low grade (grades 1 or 2) and high grade (grade 3). Correlation of ultrasound features of the cancers to their histological grade and receptor status was performed. RESULTS: There were 47 low-grade and 29 high-grade cancers. There was a significant difference in margin and posterior features between the low and high grade, ER + and ER-, and PR + and PR- (all P < .05), but not between HER2 + and HER2- cancers (both P > .05). There was no significant difference in shape and vascularity among the different subtypes (all P > .05). Spiculated margin was significantly associated with low-grade, ER+, PR + status; angular margin with high grade; microlobulated margin with ER- status; shadowing with PR + status; and enhancement with high grade, ER- status (all P < .05, all odds ratios ≥ 3.94). CONCLUSIONS: There was significant association of margin and posterior features of breast cancers with their histological grade and receptor status.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».