Ascl1 and <scp>OTP</scp> tumour expressions are associated with disease‐free survival in lung atypical carcinoids
Notice bibliographique
Résumé
and/or foci of necrosis (usually punctate). Besides morphological criteria, no further tools in predicting AC clinical outcomes are proposed. The aim of this work was to identify novel factors able to predict AC disease aggressiveness and progression. METHODS AND RESULTS: Three hundred-seventy lung carcinoids were collected and centrally reviewed by two expert pathologists. Morphology and immunohistochemical markers (Ki-67, TTF-1, CD44, OTP, SSTR2A, Ascl1, p53, and Rb1) were studied and correlated with disease-free survival (DFS) and overall survival (OS). Fifty-eight of 370 tumours were defined as AC. Survival analysis showed that patients with Ascl1 + ACs and those with OTP-ACs had a significantly worse DFS than patients with Ascl1-ACs and OTP + ACs, respectively. Combining Ascl1 and OTP expressions, groups were formed reflecting the aggressiveness of disease (P = 0.0005). Ki-67 ≥10% patients had a significantly worse DFS than patients with Ki-67 <10%. At multivariable analysis, Ascl1 (present versus absent, hazard ratio [HR] = 3.42, 95% confidence interval [CI] 1.35-8.65, P = 0.009) and OTP (present versus absent, HR = 0.26, 95% CI 0.10-0.68, P = 0.006) were independently associated with DFS. The prognosis of patients with Ki-67 ≥10% tended to be worse compared to that with Ki-67 <10%. On the contrary, OTP (present versus absent, HR = 0.28, 95% CI 0.09-0.89, P = 0.03), tumour stage (III-IV versus I-II, HR = 4.25, 95% CI 1.42-12.73, P = 0.01) and increasing age (10-year increase, HR = 1.67, 95% CI 1.04-2.68, P = 0.03) were independently associated with OS. CONCLUSION: This retrospective analysis of lung ACs showed that Ascl1 and OTP could be the main prognostic drivers of postoperative recurrence.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».