Classifying Pulmonary and Urinary High-grade Neuroendocrine Carcinoma by CK7 Immunohistochemistry
Notice bibliographique
Résumé
High-grade neuroendocrine carcinoma (HGNEC) is subclassified into small cell carcinoma (SmCC) and large cell neuroendocrine carcinoma (LCNEC). Although both are clinically aggressive, the SmCC and LCNEC need to have different treatment strategies, and accurate pathologic diagnosis is challenging. We studied a large retrospective cohort (186 cases) of HGNEC of bladder and lung to investigate the abundance of cytokeratin (CK) 7 expression and staining pattern in SmCC and LCNEC. Overall, the pulmonary and urinary HGNEC exhibited several different CK7 staining patterns, including negative staining (n=28), dot-like staining (n=73), partial membranous staining (n=26), and complete membranous staining (n=60). Overall, 88.9% (44/49) of pulmonary SmCC and 88.0% (44/50) of urinary SmCC showed negative or dot-like patterns for CK7, while 90.8% (59/65) of pulmonary LCNEC and 72.7% (16/22) of urinary LCNEC showed partial or complete membranous patterns for CK7 (χ 2 =105.05, P <0.0001). The distinct staining patterns were also present in those mixed SmCC and LCNEC. In addition, the specimen types or fixation did not affect CK7 staining patterns. In conclusion, CK7 has a high differential value for SmCC and LCNEC and could help guide personalized treatment for patients.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».