Detection of mast cells in ameloblastomas and odontogenic keratocysts
Notice bibliographique
Résumé
Background: MCs (MCs) have been ascribed to mediating several diseases, including malignant neoplasms.These cells can play a role in angiogenesis, tissue remodeling and immune modulation and favor neoplasm progression.Despite the studies analyzing the contribution of MCs in odontogenic lesions, its biological behavior in ameloblastomas (AMBs) and odontogenic keratocysts (OKCs) remains unclear.This study aims to detect MCs in OKCs and AMBs and clarify the role of MCs in these lesions.Material and Methods: A total of 40 odontogenic lesions were analyzed.This included 20 OKCs and 20 AMBs, 10 being the solid type and the other 10 being the unicystic type of AMB.All cases were histologically reviewed in hematoxylin-eosin.Clinical data, such as age, gender, location, size, radiographic presentation and, histologic patterns were collected from the clinical charts.The Mann-Whitney U test (MWU) was used verify the hypothesis, through inferential statistics.The level of significance used in the statistical test was 0.5%.Results: MCs were observed in 60% of OKCs, and 35% of AMBs.The ratio of MCs observed in OKCs was 0.37, 0.48 in solid AMBs and 0.01 in unicystic AMBs.There was no significant difference between number of MCs in AMBs and OKCs, however, a significant difference was observed between solid and unicystic AMBs (p ≤ 0.01).Conclusions: MCs may play an important role in the biological behavior of AMBs and OKCs.However, in this study it was not possible to confirm the contribution of MCs in the biological behavior of these lesions and more studies are needed to clarify this relation.
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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 | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».