Ki-67 Labelling Index as a Predictor of Invasive Features in Thyroid Cancer: Retrospective Analysis and Implications
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ki-67 immunostaining is commonly used in neuroendocrine tumors to estimate the proliferative index and for grading. This study investigates its association with the invasiveness of follicular-derived thyroid carcinomas (TCs). Methods: A retrospective analysis of patients with TC at three McGill University teaching hospitals between January 2018 and November 2023 was conducted. The inclusion criteria included patients with malignant thyroid tumors and accessible Ki-67 LI data from final pathology specimens. The data collected included patient demographics, Ki-67 LI values, and different invasiveness attributes, such as molecular mutations, the histological subtype, lymphovascular invasion (LVI), extrathyroidal extension (ETE), and positive lymph nodes (LNs). Results: In total, 212 patients met the inclusion criteria, of which 80.7% were females and 19.3% were males. The Ki-67 LI ranged from 1% to 30%, with the majority of the cases within the range of 1–15%. A significant association was observed between higher Ki-67 LI and high-risk histological subtypes of thyroid carcinoma (p < 0.001). Similarly, Ki-67 LI was significantly associated with LVI and positive LN metastasis (p < 0.001 and p = 0.036, respectively). However, no significant association was found between the Ki-67 LI and gene mutations or ETE (p = 0.133 and p = 0.190, respectively). Using percentiles to establish a cutoff, patients with a Ki-67 LI higher than 6.7 showed a higher likelihood of being associated with invasive features. Conclusion: Elevated Ki-67 LI can serve as an indicator of aggressiveness in follicular-derived TC, especially when associated with distinct histological subtypes, LVI and positive LNs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».