Assessing Oral Epithelial Dysplasia Risk for Transformation to Cancer: Comparison Between Histologic Grading Systems Versus S100A7 Immunohistochemical Signature-based Grading
Notice bibliographique
Résumé
While a 3-tier oral epithelial dysplasia grading system has been utilized for decades, it is widely recognized as a suboptimal risk indicator for transformation to cancer. A 2-tier grading system has been proposed, although not yet validated. In this study, the 3-tier and 2-tier dysplasia grading systems, and an S100A7 immunohistochemical signature-based grading system were compared to assess prediction of risk of transformation to oral cancer. Formalin-fixed, paraffin-embedded biopsy specimens with known clinical outcomes were obtained retrospectively from a cohort of 48 patients. Hematoxylin and eosin-stained slides were used for the 2- and 3-tier dysplasia grading, while S100A7 for biomarker signature-based assessment was based on immunohistochemistry. Inter-observer variability was determined using Cohen's kappa ( K ) statistic with Cox regression disease free survival analysis used to determine if any of the methods were a predictor of transformation to oral squamous cell carcinoma. Both the 2- and 3-tier dysplasia grading systems ranged from slight to substantial inter-observer agreement ( Kw between 0.093 to 0.624), with neither system a good predictor of transformation to cancer (at least P =0.231; ( P >>>0.05). In contrast, the S100A7 immunohistochemical signature-based grading system showed almost perfect inter-observer agreement ( Kw =0.892) and was a good indicator of transformation to cancer ( P =0.047 and 0.030). The inherent grading challenges with oral epithelial dysplasia grading systems and the lack of meaningful prediction of transformation to carcinoma highlights the significant need for a more objective, quantitative, and reproducible risk assessment tool such as the S100A7 immunohistochemical signature-based system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».