Human papillomavirus: An unlikely etiologic factor in sinonasal inverted papilloma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Tenuous evidence has supported the hypothesis that sinonasal inverted papilloma (SNIP) arise from human papillomavirus (HPV) infection. To clarify the role of HPV in SNIP, all known HPV sub-types were evaluated by employing a robust polymerase chain reaction-based method in a wide variety of SNIPs from a single institution. STUDY DESIGN: Retrospective surgical specimen tumor sample analysis. METHODS: HPV positivity among SNIP samples and those with squamous cell carcinoma (SCC) were compared. Immunohistochemistry was used to quantify p16 (over)expression among tumors as a surrogate marker for HPV. RESULTS: HPV was detected in 10/76 (13%) SNIP specimens. Identified HPV subtypes included nononcogenic 6 and 11 (6/76, 8%) and oncogenic 16, 18, 45, 56 (4/76, 5%). There was no HPV positivity among SCC samples. Only 4/10 (40%) HPV + samples had > 75% p16 cell staining. CONCLUSION: HPV is not supported as an etiological driver of SNIP development or progression to SCC. The p16 biomarker is not a sensitive indicator of HPV positivity in SNIP. LEVEL OF EVIDENCE: NA Laryngoscope, 2443-2447, 2018.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».