Characteristics of PTEN Mutation in Thyroid Tumours: A Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
While some studies suggest that PTEN mutations correlate with a low-risk phenotype in pediatric thyroid nodules, the relationship between the mutation and malignancy in the adult populations is abstruse. This study investigated whether PTEN mutations result in thyroid malignancy, and whether these malignancies are aggressive. This multicenter study involved 316 patients who underwent preoperative molecular testing, and subsequent lobectomy or total thyroidectomy at two quaternary care hospitals. A four-year retrospective review was performed on the 16 charts of patients that opted for surgery following a positive PTEN mutation on molecular testing results from January 2018 to December 2021. Of the total 16 patients, 37.5% (n = 6) had malignant tumours, 18.75% (n = 3) had non-invasive follicular thyroid neoplasms with papillary-like nuclear features (NIFTPs), and 43.75% (n = 7) had benign disease. Aggressive features were detected in 33.33% of the malignant tumours. Malignant tumours were found to have a statistically significant higher allele frequency (AF). The aggressive nodules were all poorly differentiated thyroid carcinomas (PDTCs) with copy number alterations (CNAs) and the highest AFs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».