Utility of Ber-EP4 and MOC-31 in Basaloid Skin Tumor Detection
Notice bibliographique
Résumé
Ber-EP4 has been the traditional immunostain used for the detection of basaloid skin tumors. Recently, MOC-31 has shown be superior to Ber-EP4 in the detection of basosquamous basal cell carcinoma (BCC) and many centers are now using both Ber-EP4 and MOC-31 antibodies together to detect these lesions. The objective of this study was to compare the utility of using both Ber-EP4 and MOC-31 immunostains in the detection of basaloid skin tumors and to better characterize the previously unknown staining properties of MOC-31 in cutaneous lesions. To do this, 76 basaloid skin tumors stained with both Ber-EP4 and MOC-31 were obtained. Diagnoses included basosquamous BCC, Merkel cell carcinoma, adenoid cystic carcinoma, microcystic adnexal carcinoma, sebaceous carcinoma, trichoepithelioma, trichoblastoma, sebaceous adenoma, sebaceoma, and follicular induction overlying dermatofibroma. The distribution and intensity of Ber-EP4 and MOC-31 staining in these lesions was scored. These scores were analyzed using a truth table, χ test, and Pearson correlation tests. The overall mean and SD of the scores were also obtained. Overall, we found Ber-EP4 and MOC-31 to be statistically equivalent immunostains for the diagnosis of basaloid skin tumors. We recommend the use of only one of these antibodies and favor MOC-31 for the detection of basaloid skin tumors. We also describe MOC-31 staining properties in different cutaneous lesions.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».