Tumor-infiltrating lymphocytes may predict prognosis in breast cancer patients receiving neoadjuvant chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Giriş: Meme karsinomlarında tedavi öncesi alınan iğne biyopsi örneklerindeki histopatolojik özellikler hastaların kemoterapi yanıtlarını öngörebilir ve böylece meme kanseri hastalarının prognozu hakkında bilgi sağlayabilir.Tümör infiltre eden lenfositler (TIL), birçok tümörde prognostik bir faktör olarak rapor edilmiştir.Bu çalışmada neoadjuvan tedavi alan hastalara ait tedavi öncesi iğne biyopsi örneklerindeki TIL ile klinikopatolojik parametreler ve hastaların sağkalım durumu arasındaki ilişkiyi araştırdık.Yöntem: 2010-2021 yılları arasında kor biyopsi yapılan ve neoadjuvan kemoterapi sonrası opere edilen 74 meme karsinomlu hasta çalışmamıza dahil edildi.Olguların kor biyopsi materyallerinde TIL ile rezeksiyon materyallerinde tedaviye patolojik yanıt ve olguların klinikopatolojik özellikleri arasındaki ilişki değerlendirildi.Bulgular: TIL ile tedavi yanıtı arasında anlamlı bir ilişki bulunamadı.ER ekspresyonunun yüksek olduğu durumlarda TIL düşüktü (p:0.012).Düşük TIL'li olguların çoğu Luminal A+B gruplarındaydı (p:0.013).Düşük TIL, kısa hastalıksız sağkalım (DFS) ile ilişkilendirildi ve TIL, çok değişkenli analizde DFS için prognostik bir faktördü.Sonuç: Meme kanseri immünojenik bir tümördür ve neoadjuvan kemoterapi öncesi iğne biyopsi örneklerindeki TIL miktarı hastalığın prognozu üzerinde prediktif değere sahiptir.Anahtar Kelimeler: meme neoplazileri,
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».