Prevalence of Her2-neu status and its clinicopathological association in newly diagnosed gastric cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to report the prevalence of HER2-neu in newly diagnosed early or metastatic gastric cancer (GC) patients, to determine the percentage of patients achieving various IHC scores correlating with the ISH results and to establish a database for GC patients in Lebanon. METHODS: This was a national, multicenter, descriptive and cross-sectional study in patients with histologically confirmed early or metastatic GC newly diagnosed. All eligible patients underwent the IHC and ISH tests in a central laboratory. Demographics, medical history and histopathology data were collected. RESULTS: One hundred fifty-seven patients were included (mean age at diagnosis: 63 ± 14.1 years) during a 3.5 year period. The prevalence of HER2-neu over expression was 21% (95% CI: 15.3-27.4) using ICH and ISH. Agreement between IHC and ISH results was significantly substantial (kappa = 0.681; p-value < 0.001). Over expressed HER2-neu status was significantly associated with high ECOG performance status only. CONCLUSIONS: The prevalence of HER2-neu over expression in newly diagnosed early or metastatic GC patients seemed to be high in Lebanon. The database generated allows to monitor trends in the epidemiology and management of GC.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».