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Enregistrement W4284964011 · doi:10.1002/cam4.4796

Tertiary lymphoid structures in lung adenocarcinoma: characteristics and related factors

2022· article· en· W4284964011 sur OpenAlexfundno aff
Fangping Ren, Mei Xie, Jie Gao, Chongchong Wu, Yang Xu, Xuelei Zang, Xidong Ma, Hui Deng, Jialin Song, Aiben Huang, Li Pang, Qian Jin, Zhaofeng Yu, Guanglei Zhuang, Lei Pan, Xinying Xue

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of EducationNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityInnovationsfondenCapital Health
Mots-clésAdenocarcinomaLungInternal medicineOncologyMedicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Tertiary lymphoid structures (TLSs) are found in a variety of malignancies and affect the growth of tumors, but few studies have addressed their role in lung adenocarcinoma (LAC). We aimed to evaluate clinical features associated with TLSs in patients with LAC. METHODS AND MATERIALS: A collection of resected pulmonary nodules in patients with LAC was retrospectively analyzed. TLSs were quantified by their number per square millimeter tumor area (density) and by the degree of lymphocyte aggregation (maturity) in each case. The correlation between TLS density and maturity and clinical features was calculated. RESULTS: A total of 243 patients were selected, of whom 219 exhibited TLSs. The occurrence of TLSs was correlated with computed tomography (CT) features as follows: pure ground-glass nodules (pGGNs) (n = 43) was associated with a lower occurrence rate than part-solid nodules (PSNs) (n = 112) and solid nodules (SNs) were (n = 88) (p = 0.037). TLS density was correlated with age and CT features. Poisson regression showed higher TLS density in PSNs and SNs than in pGGNs (incidence rate ratio [IRR]: 3.137; 95% confidence interval [CI]: 1.35-7.27; p = 0.008 and IRR: 2.44; 95% CI: 1.02-5.85; p = 0.046, respectively). In addition, TLS density was higher in patients aged under 60 years than in those aged over 60 years (IRR: 0.605; 95% CI: 0.4-0.92; p = 0.018). The maturity of TLSs was higher in patients with higher tumor stages (p = 0.026). CONCLUSIONS: We demonstrated distinct profiles of TLSs in early LAC and their correlations with CT features, age, and tumor stages, which could help understand tumor progression and management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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