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Enregistrement W2789278189 · doi:10.1097/pai.0000000000000579

Fresh Cut Versus Stored Cut Paraffin-embedded Tissue: Effect on Immunohistochemical Staining for Common Breast Cancer Markers

2018· article· en· W2789278189 sur OpenAlexaff
Catherine L. Forse, Dushanthi Pinnaduwage, Shelley B. Bull, Anna Marie Mulligan, Irene L. Andrulis

Notice bibliographique

RevueApplied immunohistochemistry & molecular morphology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésStainingImmunohistochemistryBreast cancerPathologyCytokeratinMedicineEstrogen receptorHuman Epidermal Growth Factor Receptor 2ConcordanceCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proper handling of unstained paraffin slides for immunohistochemistry has been a matter of debate, with several studies demonstrating loss of antigenicity with prolonged storage at room temperature, 4°C and -20°C. The purpose of this study was to determine whether long-term storage of unstained slides at -80°C would impact the staining intensity and expression distribution of markers used to molecularly subtype breast cancer specimens [estrogen receptor (ER), human epidermal growth factor receptor 2 (HER2), cytokeratin 5 (CK5), epidermal growth factor receptor (EGFR), and Ki67]. The staining pattern of previously unstained breast tumor slides (n=39 to 64) stored at -80°C for a minimum of 9.93 years (avg., 12.8 y) was compared with the staining pattern of fresh cut slides from the same tumors. The Allred scoring method was used to score ER (0 to 2, negative; 3 to 8, positive), CK5 (≥4, positive), and EGFR (≥4, positive). ASCO/CAP guidelines were used to assess HER2 (0/1+, 2+, or 3+). Ki67 scores were determined based on the proportion of cells stained of any intensity, with 20% staining used as a cut-off. Agreement was assessed using concordance rates and chance-corrected agreement statistics. The chance-corrected agreements were as follows: 0.94 (38/39) for ER, 0.92 (53/55) for CK5, 0.87 (61/64) for EGFR, 0.86 (37/39) for HER2, and 0.67 (46/54) for Ki67. Long-term storage of cut unstained slides at -80°C does not significantly impact the scoring interpretation of ER, CK5, EGFR, and HER2.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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