Effect of Having Concurrent Mutations on the Degree of Aggressiveness in Patients with Thyroid Cancer Positive for TERT Promoter Mutations
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine whether concurrent mutations with a TERT promoter mutation are associated with a greater likelihood of more aggressive disease than a TERT promoter mutation alone. The medical records of 1477 patients who underwent thyroid surgery at two tertiary hospitals between 2017 and 2022 were reviewed. Twenty-four patients had TERT promoter mutations based on molecular profile testing. Clinicodemographic data, mutational profiles, and histopathological features were assessed. Descriptive analysis, Fisher’s exact test, and binary logistic regression were performed. Seven patients had single-gene TERT promoter mutations, and 17 had concurrent mutations, including BRAF V600E, HRAS, NRAS, PIK3CA, and EIF1AX. The overall prevalence of malignancy was 95.8%, of which 78.3% were aggressive thyroid cancers. There was a statistically significant association between concurrent mutations and disease aggressiveness. The odds of having aggressive disease were 10 times higher in patients with a TERT promoter mutation and a concurrent molecular alteration than in those with a TERT promoter mutation alone. This is an important finding for thyroid specialists to consider when counseling patients concerning risk stratification and management options.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».