A Clinicopathological Analysis of Asian Patients with Adrenocortical Carcinoma: A Single-Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is limited information regarding the immunohistochemistry stain and its prognostic role in adrenocortical carcinoma (ACC), and few studies focus on Asian patients. Our study aims to identify the correlation between immunohistochemistry staining and the prognosis of ACC in Asian patients. Methods: We searched the database of a single center in Taiwan for cases with a pathological diagnosis of ACC in the past 25 years. We collected patient data on age, sex, initial presentation, staging, metastatic site, and survival duration. Immunohistochemical studies using antibodies to CDK4, ATRX, beta-catenin, Ki-67, SSTR2, and p53 were performed. Survival analysis was performed using the log-rank test, the Cox proportional hazards model and bootstrapping with 5000 samplings. Results: Fourteen patients were identified, and the median age was 49.5 (range 1–70) years. There were eight male and six female patients. Four patients presented with Cushing’s syndrome, and half were diagnosed with stage IV ACC at presentation. Only three patients survived (21%). The median survival time was 15.5 (range 0.67–244) months. SSTR2 expression score > 50 (log-rank test: p = 0.009) and Ki-67 > 50% (log-rank test: p = 0.017) were associated with mortality. However, after adjusting for stage, the bootstrapping analysis demonstrated that Ki-67 [B 2.04, p = 0.004], Beta-catenin [B 2.19, p = 0.009], ATRX [B 1.48, p = 0.026], P53 [B 1.58, p = 0.027], SSTR2 [B 1.58, p = 0.015] and SSTR2 expression score [B 0.03, p < 0.001] were all significantly associated with mortality. Conclusions: After adjusting for stage, Ki-67 > 50%, Beta-catenin, ATRX, P53, SSTR2 and SSTR2 expression score > 50 were associated with mortality in Asian patients with ACC.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».