Comparação de duas classificações histopatológicas com o padrão de imuno-marcação para KIT, a avaliação da proliferação celular e com a presença de mutações no c-KIT de mastocitomas cutâneos caninos
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO: A graduação histopatológica é o método de eleição para prever o comportamento biológico do mastocitoma e, atualmente, são utilizados os métodos de Patnaik e de Kiupel para dividi-los em graus de malignidade. O objetivo do presente trabalho foi comparar as duas classificações histológicas com as variáveis clínicas, os marcadores imuno-histoquímicos e com a presença de mutações para verificar as características que estão mais relacionadas entre si e com os piores prognósticos. Foram avaliados 61 animais, levando em consideração o sexo, a raça, a idade, a localização tumoral, o grau tumoral pelas classificações de Patnaik e Kiupel, a infiltração de eosinófilos, a marcação do KIT e do Ki-67 e a presença de mutação. As variáveis foram correlacionadas utilizando os testes de qui-quadrado, teste de Fisher, teste de verossimilhança e o teste de risco relativo. Os animais idosos foram os mais acometidos, enquanto os animais sem raça definida e os das raças Boxer, Labrador e Pinscher foram aqueles com maior predisposição ao desenvolvimento tumoral. A localização e a idade estão associadas ao grau tumoral. Os tumores em cabeça, pescoço e região genital têm 10 vezes mais chance de serem classificados como de alto grau (RR=10,667; IC95% 1,909-59,615, p=0,004) e os idosos oito vezes mais chance (RR=8,00; IC95% 0,955-67,009; p=0,029). Os tumores de grau II e os de baixo grau foram os mais encontrados e as duas classificações histológicas demonstram correlação muito significativa entre si (p<0,001). A concentração do infiltrado eosinofílico não demonstrou correlação significativa com nenhuma das classificações histológicas. O padrão KIT foi dependente da localização tumoral (p=0,015), já que os tumores genitais, na cabeça e no pescoço possuíam 18 vezes mais chance de apresentarem padrão citoplasmático (RR=18,571; IC95% 1,954-176,490; p=0,003), e das classificações de Patnaik (p=0,001) e Kiupel (p<0,001), sendo que os tumores de alto grau têm 36 vezes mais chance de apresentarem padrão citoplasmático (RR=36,00, IC95% 4,35-297,948; p<0,001). A marcação do Ki-67 demonstrou dependência da localização (p=0,024). A presença de mutação no exon 11 do domínio justamembrana não demonstrou associação com nenhuma das variáveis clínicas, das classificações histológicas, da concentração de eosinófilos e do padrão KIT. A presença da mutação foi correlacionada significativamente apenas ao Ki-67 (p=0,010). Os resultados obtidos sugerem que a localização é a variável clínica mais relacionada ao prognóstico e que apenas a classificação de Kiupel associada à imuno-histoquímica são eficientes para avaliar o comportamento tumoral.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».