The Search for the Optimal cut-off Value of p53-Immunohistochemistry to Predict Prognosis of Invasive Bladder Cancer: A Multi-Center, Multi-Laboratory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mutations in the TP53 gene are indicative of worse outcome in bladder cancer and are usually assessed by immunohistochemistry. To define p53-overexpression, a threshold of >10% is most commonly used (cut-off1). Recently, a novel cut-off (aberrant = 0% or ≥50%) (cut-off2) showed better correlation to clinical outcome. In this study, we evaluate the association between p53-immunohistochemistry cut-offs, clinico-pathological variables and disease-specific survival (DSS). Methods: Seven-hundred-fifty chemotherapy-naïve patients who underwent radical cystectomy were included (92% muscle-invasive bladder cancer. In addition to cut-off1 and cut-off2, a third cut-off (cut-off3) was determined based on the highest Youden-index value. Cut-off values were associated with clinico-pathological variables and FGFR3 mutation status. The Kaplan-Meier method was used to estimate DSS. Results: Aberrant p53-expression was found in 489 (65%) (cut-off1) and 466 (62%) (cut-off2) tumors. Cut-off3 was determined at 25% and aberrant p53-expression in 410 cases (55%) (cutoff3). p53-expression levels were significantly associated with higher pT-stage (cut-off1/2/3: P = 0.047, P = 0.006 and P = 0.0002, respectively), higher grade (all, P < 0.0001), and FGFR3 wild-type (cut-off1: P = 0.02, cut-offs2&3: P = 0.001). Median follow-up was 5.3 years (interquartile range, 4.0-6.0 years). p53-expression was not associated with DSS for any of the three cut-offs (cut-off1/2/3: P-log-rank = 0.566, 0.77 and 0.50, respectively). If we only considered locally advanced bladder cancer, results on DSS remained non-significant. Conclusion: This multi-center, multi-laboratory study showed that, regardless of the cut-off used, p53-immunohistochemistry did not enable selection of patients with worse outcome. Our results suggest that p53-immunohistochemistry alone is not suitable to guide clinical decision making after radical cystectomy.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».