TP53 as a Diagnostic Aid in the Distinction of Ovarian Mucinous Borderline Tumors From Mucinous Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian mucinous borderline tumors (MBTs) are clinically managed as benign neoplasms while the management of ovarian mucinous carcinomas (MC) is dependent on tumor stage. Despite the standardization of sampling of ovarian mucinous neoplasms, limited interobserver reproducibility between MBT and MC persists. Based on our recent finding that abnormal TP53 expression is associated with unfavorable outcome in MBT, we hypothesized that TP53 status might improve the reproducible distinction of MBT from MC. A virtual slide set of 85 consecutive ovarian mucinous neoplasms received at a single institution, with each case represented by 3 full sections, were reviewed by 3 pathologists in 2 iterations. The initial assessment was based solely on morphologic review, while the second iteration was performed with knowledge of TP53 status. The reproducibility of a trinary categorization (MBT, MBT with intraepithelial carcinoma [IEC], MC) significantly improved from a κ of 0.60 based on the initial morphologic assessment to a κ of 0.76 (t-test, P =0.0042) after consideration of TP53 immunohistochemistry (IHC) results. Six out of 85 patients died of disease, and in 2 of them, at least 1 pathologist assessed MBT with IEC and not MC even after integration of TP53 IHC. With the integration of TP53 IHC, substantial interobserver agreement for MBT and MC can be reached, particularly in cases with an uncertain degree of confluent growth. TP53 IHC can also be used to highlight and support the presence of IEC in MBT, however, discordances remained in 2 cases with adverse outcome.
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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 | 0,024 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».