MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384438277 · doi:10.7759/cureus.41941

Clinicopathological Parameters and Biomarker Profile in a Cohort of Patients With Head and Neck Squamous Cell Carcinoma (HNSCC)

2023· article· en· W4384438277 sur OpenAlexaff
Atif A Hashmi, Ummara Bukhari, Mahnoor Aslam, Rana Sajawal Joiya, Ravi Kumar, Umair Arshad Malik, Shamail Zia, Abdur Rahim Khan, Mubasshir Saleem, Muhammad Irfan

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neck squamous-cell carcinomaPerineural invasionImmunohistochemistryOncologyMalignancyInternal medicineBiomarkerMetastasisPathologicalCancerPathologyHead and neck cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Squamous cell carcinoma (SCC) is the most common malignancy of the head and neck region, commonly termed as head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Data related to biomarker expression in HNSCC are scarcely available, especially in our population. This study aimed to evaluate the association of immunohistochemical (IHC) expression of p16, epidermal growth factor receptor (EGFR), p27, and p53 in HNSCC with clinical and pathological parameters. METHODS: This retrospective cross-sectional study was conducted at the Department of Histopathology, Liaquat National Hospital, Karachi, Pakistan from February 2017 to January 2022. A total of 308 cases of HNSCC with upfront surgical resection were included in the study. IHC analysis was performed for EGFR, p16, p27, and p53, and association with clinicopathological parameters was sought. RESULTS: p16, EGFR, and p53 positivity were noted in 22.1%, 18.8%, and 66.2% cases, respectively, whereas loss of p27 expression was seen in 14.3% cases of HNSCC. A significant association of p16 expression was observed with age, tumor size, tumor site, nodal metastasis, extranodal extension (ENE), and perineural invasion (PNI). Cases aged over 50 years were more significantly associated with positive p16. Similarly, cases with oral cavity SCC were more significantly associated with positive p16. HNSCC with larger tumor size, the presence of nodal metastasis, and ENE and PNI were associated with negative p16 expression. Similarly, a significant association of EGFR expression was observed with age, tumor size, tumor site, histological subtype, histological differentiation, nodal metastasis, ENE, and PNI (p < 0.05). Cases of HNSCC with age less than 50 years were associated with positive EGFR expression. Similarly, oral cavity and lip SCCs were associated with positive EGFR expression compared with other sites. Moreover, positive EGFR expression was significantly associated with nodal metastasis, ENE, moderate histological differentiation, and the presence of PNI. Loss of p27 expression was significantly associated with nodal stage and ENE; low nodal stage and absence of ENE were associated with p27 loss of expression, whereas no significant association was seen with other pathological parameters. Alternatively, a significant association of mutant-type p53 expression was noted with gender, nodal stage, and histological subtype. Females with HNSCC show a higher frequency of mutant-type p53 expression than males. Moreover, higher nodal stage (N2b and higher) and non-keratinizing SCCs were significantly associated with mutant-type p53 expression. CONCLUSION: Our study found a high expression of EGFR and mutant-type p53 expression in HNSCC. Conversely, p16 expression and loss of p27 expression were low. Moreover, EGFR and mutant-type p53 expression were associated with poor pathological parameters, whereas p16 expression was associated with better histological features.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureusMême sujetHead and Neck Cancer StudiesTravaux en français237 207