Gene Expression Profiling as an Adjunctive Measure to Guide the Management of Indeterminate, High-Risk Choroidal Melanocytic Lesions: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To describe our early experience with gene expression profiling (GEP) assessment for juxtafoveal, subfoveal, and peripapillary indeterminate high-risk melanocytic lesions to assist in making early treatment decisions in patients who did not feel comfortable with either close observation or definitive treatment. Methods: A prospective cohort of patients with indeterminate lesions who underwent GEP were enrolled. Nonparametric statistical analysis was utilized given the small sample size. Results: Fifteen patients were included in this series. Six (40%) were class 1A and 9 (60%) class 1B. Class 1A and 1B lesions had a median of three and four clinical risk factors, respectively (p = 0.27). There was no statistically significant difference for the largest basal diameter between the classes (p = 0.31); however, class 1B lesions were thicker than class 1A lesions (p = 0.03). None of the class 1A lesions showed definite growth or metastasis over a mean follow-up period of 17.1 ± 1.8 months from fine needle aspiration biopsy. All class 1B patients opted for plaque brachytherapy, and to date none of these patients have developed metastasis, with a mean follow-up of 18.7 ± 8.4 months. Conclusion: There may be a role for GEP assessment in high-risk, indeterminate, posteriorly located choroidal lesions to assist in treatment planning.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».