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Enregistrement W3013630847 · doi:10.1016/j.jmau.2015.01.003

Immunohistochemical panel for differentiating renal cell carcinoma with clear and papillary features

2015· article· en· W3013630847 sur OpenAlexaboutno aff
Hanan AlSaeid Alshenawy

Notice bibliographique

RevueJournal of Microscopy and Ultrastructure · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunohistochemistryPathologyPapillary renal cell carcinomasPapillary carcinomaMedicineClear cellRenal cell carcinomaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Renal cell carcinoma (RCC) in which clear cells with papillary architecture are present is a difficult diagnostic challenge. Clear cell RCC, rarely has papillary architecture. Papillary RCC rarely contains clear cells. However, two recently described types; clear cell papillary and Xp11 translocation RCC characteristically feature both papillary and clear cells. Accurate diagnosis has both prognostic and therapeutic implications. This study aims to highlight the helpful features of each of these entities to enable reproducible classification. METHODS: Sixty RCC cases with clear cells and papillary architecture were selected and classified according to The International Society of Urological Pathology (ISUP) Vancouver Classification of Renal Neoplasia and graded according to The International Society of Urological Pathology (ISUP) grading system for renal cell carcinoma then stained for CK7, carbonic anhydrase IX (CA IX), α-methylacyl-CoA-racemase (AMACR) and TFE-3. RESULTS: The characteristic immunoprofile of Clear RCC is CK7-, AMACR-, CA IX+ and TFE3-, papillary RCC is CK7+, AMACR+, CAIX- and TFE3-, while for clear cell papillary RCC it is CK7+, AMACR-, CAIX+ and TFE3- and lastly Xp11 translocation RCC is CK7-, AMACR+, CAIX- and TFE3+. CONCLUSIONS: Staining for CA IX, CK7, AMACR and TFE3 comprises a concise panel for distinguishing RCC with papillary and clear pattern.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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