Microvessel Density (Chalkley Method) in a Series of 79 Gastrointestinal Stromal Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evaluation of the MVD (modified Chalkley method) in a series of 79 cases of GISTs diagnosed by the Pathology Service at the HCPA (Hospital de Clinicas de Porto Alegre) from January 1993 to December 2009. Methods: Seventy nine cases of GISTs were submitted to immunohistochemical analysis for CD31, an endothelial marker, to analyze MVD. Hot spots were identified for each case, and the mean numbers of stained blood vessels collected through Chalkley count, with the use of a 25 point grid, placed onto a scanned image. Images were analysed through an image analysis system. We used a cutoff of six vessels. Results: Our series was composed of 42 males and 37 females and presented an average age of 58.9 years. GISTs were predominately located in the stomach (45.6%) followed by the small intestine (38.0%). Sixty seven GISTs (84.8%) showed an average of less than six vessels stained by CD31 (MVD) and 12 (15.2%) GISTs an average of more than six vessels. A statistically significant difference was observed between survival rate of patients having GISTs with MVD of <= 6 vessels (mean = 2.4, CI 95%: 1.67 - 3.17) and patients having GISTs with MVD of >= 6 vessels (mean = 2.4, CI 95%: 1.67 - 3.17), P = 0.001. No association for MVD was observed related to sex, age, histological type, risk category, location and metastasis. Conclusions: Seventy nine cases of GISTs diagnosed at a single center in South Brazil were studied for MVD (Chalkley method). There was a statistically significant difference between MVD and the survival rate for these patients. The use of Chalkley method in GISTs may be helpful to evaluate clinical outcome. Gastroenterol Res. 2011;4(6):252-256 doi: https://doi.org/10.4021/gr373w
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».