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Enregistrement W3200368844 · doi:10.1097/pas.0000000000001798

Accurate Distinction of Ovarian Clear Cell From Endometrioid Carcinoma Requires Integration of Phenotype, Immunohistochemical Predictions, and Genotype

2021· article· en· W3200368844 sur OpenAlexaff
Monica Rodriguez, Eun Young Kang, Kyo Farrington, Linda S. Cook, Nhu D. Le, Anthony N. Karnezis, Cheng‐Han Lee, Gregg Nelson, Tatjana Terzić, Sandra Lee, Martin Köbel

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCBC Cancer AgencyUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunohistochemistryGenotypePhenotypeCarcinomaPathologyOvarian carcinomaClear cellBiologyMedicineOncologyCancer researchInternal medicineOvarian cancerGeneCancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ovarian clear cell carcinoma (OCCC) and ovarian endometrioid carcinoma (OEC) are both associated with endometriosis but differ in histologic phenotype, biomarker profile, and survival. Our objectives were to refine immunohistochemical (IHC) panels that help distinguish the histotypes and reassess the prevalence of mismatch repair deficiency (MMRd) in immunohistochemically confirmed OCCC. We selected 8 candidate IHC markers to develop first-line and second-line panels in a training set of 344 OCCC/OEC cases. Interobserver reproducibility of histotype diagnosis was assessed in an independent testing cohort of 100 OCC/OEC initially without and subsequently with IHC. The prevalence of MMRd was evaluated using the testing cohort and an expansion set of 844 ovarian carcinomas. The 2 prototypical combinations (OCCC: Napsin A+/HNF1B diffusely+/PR-; OEC: Napsin A-/HNF1B nondiffuse/PR+) occurred in 75% of cases and were 100% specific. A second-line panel (ELAPOR1, AMACR, CDX2) predicted the remaining cases with 83% accuracy. Integration of IHC improved interobserver reproducibility (κ=0.778 vs. 0.882, P<0.0001). The prevalence of MMRd was highest in OEC (11.5%, 44/383), lower in OCCC (1.7%, 5/297), and high-grade serous carcinomas (0.7%, 5/699), and absent in mucinous (0/126) and low-grade serous carcinomas (0/50). All 5 MMRd OCCC were probable Lynch syndrome cases with prototypical IHC profile but ambiguous morphologic features: 3/5 with microcystic architecture and 2/5 with intratumoral stromal inflammation. Integration of first-line and second-line IHC panels increases diagnostic precision and enhances prognostication and triaging for predisposing/predictive molecular biomarker testing. Our data support universal Lynch syndrome screening in all patients with OEC when the diagnosis of other histotypes has been vigorously excluded.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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