Nerve Bundle Density and Expression of NGF and IL-1β Are Intra-Individually Heterogenous in Subtypes of Endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis is a gynecological disorder associated with local inflammation and neuroproliferation. Increased nerve bundle density has been attributed to increased expression of nerve growth factor (NGF) and interleukin-1β (IL-1β). Immunohistochemical analysis was carried out on 12 patients presenting with all three anatomic subtypes of endometriosis (deep, superficial peritoneal, endometrioma) at surgery, with at least two surgically excised subtypes available for analysis. Immunolocalization for nerve bundle density around endometriosis using protein gene product 9.5 (PGP9.5), as well as NGF and IL-1β histoscores in endometriosis epithelium/stroma, was performed to evaluate differences in scores between lesions and anatomic subtypes per patient. Intra-individual heterogeneity in scores across lesions was assessed using the coefficient of variation (CV). The degree of score variability between subtypes was evaluated using the percentage difference between mean scores from one subtype to another subtype for each marker. PGP9.5 nerve bundle density was heterogenous across multiple subtypes of endometriosis, ranging from 50.0% to 173.2%, where most patients (8/12) showed CV ≥ 100%. The percentage difference in scores showed that PGP9.5 nerve bundle density and NGF and IL-1β expression were heterogenous between anatomic subtypes within the same patient. Based on these observations of intra-individual heterogeneity, we conclude that markers of neuroproliferation in endometriosis should be stratified by anatomic subtype in future studies of clinical correlation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».