Diagnostic Variation in p53 Usage for Endometrial Carcinoma Diagnosis: Implications for Molecular Subtyping
Notice bibliographique
Résumé
Immunostaining for p53 is widely but variably used when diagnosing endometrial carcinoma (EC). Mutant-pattern p53 staining can support a diagnosis of serous carcinoma, and also serve as a surrogate test for identifying the "serous-like" subset of aggressive EC identified by The Cancer Genome Atlas characterized by high numbers of somatic copy number abnormalities. We, retrospectively, assessed WHO histotype, usage of p53 immunostaining, and p53 status in a consecutive series of biopsies showing EC from a single hospital. Of 79 ECs, 59 (75%) were low-grade EC (LGEC), 13 (16%) high-grade EC (HGEC), and 7 (9%) were serous. p53 immunostaining was performed at the time of diagnosis in 27/79 (34%) biopsies; 6/7 of serous histotype, 11/13 HGEC, and 10/59 LGEC. Mutant-pattern p53 staining was present in 6/6 serous, 2/11 HGEC, and 2/10 LGEC. The remaining 53 tumors subsequently had p53 immunostaining done; all 49 LGEC showed wild-type staining and the serous carcinoma and 1/2 HGEC showed mutant pattern staining. While there are no guidelines on using p53 in endometrial biopsies, this study shows consistent usage in high-grade histotypes and variable usage in LGEC. As 100% (7/7) of serous EC and 3% (2/59) of the LGECs showed mutant-pattern p53 staining, histotype may serve as a surrogate for p53 assessment, such that only HGEC or ambiguous carcinomas should be routinely subjected to p53 immunostaining.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,000 | 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 ».