HtrA1 expression and the prognosis of high-grade serous ovarian carcinoma: a cohort study using digital analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The expression of high temperature requirement factor A1 (Htra1) has been reported to be decreased in ovarian carcinoma, but its prognostic effect remains undetermined. METHODS: We evaluated the impact of HtrA1 downregulation in tumoral tissues on cancer progression and death in women with serous ovarian carcinoma. HtrA1 staining was performed on tissue microarrays (TMA) comprised of tumor samples from a cohort of 106 women who were diagnosed with primary high-grade serous ovarian carcinoma and receiving standard treatment at the Québec University Hospital between 1993 and 2006. HtrA1 expression was assessed visually (percentage of positive nuclei) and by digital image analysis (percentage of positive area). Cox regression multivariate models included standard prognostic factors and were used to estimate adjusted hazard ratios (aHR) for progression or death in the cohort. RESULTS: By visual analysis, a low percentage of HtrA1-positive nuclei (< 10% vs ≥10%) tend to be associated with a lower risk of progression (aHR = 0.71; 95% Confidence interval (CI) = 0.46-1.09; P = 0.11) and mortality (aHR = 0.65; 95% CI = 0.41-1.04; P = 0.07). Low nuclear HtrA1 expression assessed by digital image analysis (< median % vs ≥ median %) showed a significant association with lower risk of progression (aHR = 0.62; 95% CI = 0.40-0.95; p = 0.03) and death (aHR = 0.60; 95% CI = 0.38-0.95; p = 0.03). CONCLUSION: Altogether, our results demonstrate that nuclear downregulation of HtrA1 is associated with a better prognosis in women with high grade serous ovarian carcinoma.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle