Chromogenic and Silver in Situ Hybridization for Identification of HER 2 Overexpression in Breast Cancer Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This systematic review has the purpose to characterize the accuracy of chromogenic in situ hybridization (CISH) and silver in situ hybridization (SISH), in comparison to fluorescence in situ hybridization (FISH) in the identification of human epidermal growth factor receptor-2 (HER2) overexpression and to inform decisions about test selection. MATERIALS AND METHODS: We searched MEDLINE and EMBASE databases using these eligibility criteria: studies evaluating invasive breast cancer samples which examined agreement between CISH or SISH, and FISH, and reported sensitivity, specificity, or concordance. We performed a bivariate meta-analysis of sensitivity and specificity using a generalized linear mixed model. We used likelihood ratio tests from meta-regression to compare accuracy between HER2 tests. RESULTS: The search identified 4475 articles, of which 32 were included. The summary estimates for sensitivity and specificity were 0.91 [95% confidence interval (CI), 0.85-0.95], and 0.97 (95% CI, 0.93-0.99) for SISH; 0.97 (95% CI, 0.83-1.00) and 0.99 (95% CI, 0.96-1.00) for single-probe CISH; and, 0.98 (95% CI, 0.92-0.99) and 0.98 (95% CI, 0.91-0.99) for dual-probe CISH. Significantly higher sensitivity was reported for dual-CISH than SISH (χ: 5.36; P=0.02) when compared with the reference test FISH. CONCLUSIONS: The agreement between new bright field tests (SISH and CISH) and FISH is high (≥92%). Indirect comparison of HER2 tests indicated that overall CISH performance exceeds that of SISH. The pooled estimates from this meta-analysis summarize the current published literature and, in addition to other factors such as costs differentials, can help inform future HER2 test selection decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».