Gynecologic
Notice bibliographique
Résumé
to selected 48 cases of renal carcinomas of various subtypes, 7 oncocytomas and 13 normal kidney.Histological examination focused on the presence of small branching glands, stromal cellularity, ovarian-type stroma, prominent vessels and estrogen and progesterone receptors.Results: This study included 26 CN and 13 MEST.Patient' age (53.2 vs 53.8 years) and tumor size (6.5 vs 6.8 cm) were similar between CN and MEST.CN predominantly affected women (male/female=2/24), while MEST exclusively affected female.CN and MEST had many similar histological features, including size of cysts, stromal cellularity, presence of ovarian-type stroma, calcification and hemorrhage.ER and PR were positive in 4/5 (80%) and 3/5 (60%) CN, and 5/8 (62.5%) and 5/7 (71.4%)MEST.However, prominent vessels (4/13, 30.8%) and small branching glands (53.8%) were exclusively seen in MEST (p=0.000).Clustering analysis demonstrated that CN and MEST had very similar molecular profiles (Figure 1) that were distinct from other renal tumors.Of differentially expressed genes that best distinguish CN/MEST from other subtypes of kidney tumors, the highest and lowest differentially expressed genes are insulin-like growth factor 2 and carbonic anhydrase II, respectively.Conclusions: CN and MEST are related lesions as they share similar clinical, histological and molecular characteristics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,031 | 0,006 |
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 ».